| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第一章 导论 | 第11-24页 |
| ·课题研究背景和问题的提出 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·问题的提出 | 第13-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究目的 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·相关概念介绍 | 第15-17页 |
| ·相关研究综述 | 第17-20页 |
| ·数据来源 | 第20-24页 |
| ·问卷调查 | 第20-22页 |
| ·问卷设计 | 第20-22页 |
| ·调查方法 | 第22页 |
| ·数据统计 | 第22页 |
| ·其它数据来源 | 第22-24页 |
| 第二章 关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用 | 第24-32页 |
| ·用关联规则研究信誉度对网络购物行为的影响 | 第24-30页 |
| ·目的和意义 | 第24页 |
| ·数据准备和预处理 | 第24-27页 |
| ·算法选择 | 第27-28页 |
| ·关联分析 | 第28页 |
| ·结果讨论 | 第28-29页 |
| ·相关研究 | 第29页 |
| ·建议 | 第29-30页 |
| ·用关联规则研究搜索排名对网络购物行为的影响 | 第30-32页 |
| ·目的和意义 | 第30页 |
| ·数据准备和预处理 | 第30-31页 |
| ·算法选择 | 第31页 |
| ·关联分析 | 第31页 |
| ·结果讨论 | 第31-32页 |
| ·相关研究 | 第32页 |
| ·建议 | 第32页 |
| 第三章 聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用 | 第32-40页 |
| ·用聚类方法分析购买频次 | 第33-36页 |
| ·目的和意义 | 第33页 |
| ·数据准备和预处理 | 第33页 |
| ·算法选择 | 第33-34页 |
| ·聚类分析 | 第34页 |
| ·结果讨论 | 第34-35页 |
| ·相关研究 | 第35-36页 |
| ·建议 | 第36页 |
| ·用聚类方法分析网购金额 | 第36-40页 |
| ·目的和意义 | 第36页 |
| ·数据准备和预处理 | 第36-37页 |
| ·算法选择 | 第37页 |
| ·聚类分析 | 第37-38页 |
| ·结果讨论 | 第38-39页 |
| ·相关研究 | 第39页 |
| ·建议 | 第39-40页 |
| 第四章 分类/预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用 | 第40-57页 |
| ·分类方法介绍 | 第40-42页 |
| ·相关算法介绍 | 第40-41页 |
| ·算法选择 | 第41页 |
| ·算法介绍 | 第41-42页 |
| ·用分类/预测方法建立潜在网络购物客户预测模型 | 第42-57页 |
| ·目的和意义 | 第42-43页 |
| ·数据准备和预处理 | 第43-44页 |
| ·分类/预测分析 | 第44-47页 |
| ·模型预测 | 第47-48页 |
| ·模型评估 | 第48-54页 |
| ·结果讨论 | 第54-56页 |
| ·潜在客户挖掘规则分析 | 第54-55页 |
| ·潜在客户预测模型分析 | 第55-56页 |
| ·相关研究 | 第56页 |
| ·建议 | 第56-57页 |
| 第五章 研究总结 | 第57-60页 |
| ·本文的研究结论 | 第57-58页 |
| ·网络购物行为影响因素分析的结论 | 第57页 |
| ·网络购物行为结果分析的结论 | 第57页 |
| ·潜在网络购物客户预测分析的结论 | 第57-58页 |
| ·本文的研究工作总结 | 第58-60页 |
| ·本文的研究工作 | 第58页 |
| ·本文的研究局限 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |