| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究内容、工具和结果 | 第9-13页 |
| ·研究内容 | 第9-10页 |
| ·研究工具 | 第10页 |
| ·研究结果 | 第10-13页 |
| 第2章 关联规则挖掘在零售网站中的应用 | 第13-27页 |
| ·基本概念 | 第13-14页 |
| ·零售网站的关联规则挖掘 | 第14-27页 |
| ·数据准备 | 第14-20页 |
| ·模型开发 | 第20-22页 |
| ·主要结果 | 第22-27页 |
| 第3章 聚类分析在团购网站中的应用 | 第27-36页 |
| ·基本概念 | 第27页 |
| ·团购网站的地理位置聚类分析 | 第27-36页 |
| ·数据准备 | 第27-29页 |
| ·模型开发与结果 | 第29-36页 |
| 第4章 Logistic 回归模型在营销响应中的应用 | 第36-41页 |
| ·基本概念 | 第36页 |
| ·基于Logistic 回归的营销响应模型 | 第36-41页 |
| ·数据准备 | 第36-38页 |
| ·模型开发与结果 | 第38-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·本文总结 | 第41页 |
| ·数据挖掘技术在电子商务中的前景 | 第41-43页 |
| 附录 | 第43-50页 |
| 1. 第二章模型代码 | 第43-47页 |
| 2. 第三章模型代码 | 第47-49页 |
| 3. 第四章模型代码 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |