C4.5算法优化及其在工业品销售中应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容及论文组织结构 | 第16-19页 |
| 2 精准营销理论及预测方法 | 第19-28页 |
| 2.1 精准营销理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 精准营销的含义 | 第19页 |
| 2.1.2 精准营销的核心 | 第19-21页 |
| 2.1.3 精准营销特征 | 第21页 |
| 2.2 预测销量方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 Shapley值的组合预测方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 BP神经网络预测方法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 贝叶斯网络预测方法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 决策树预测方法 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小节 | 第27-28页 |
| 3 工业品销售预测系统的设计 | 第28-41页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第28-32页 |
| 3.1.1 系统用户需求 | 第29-30页 |
| 3.1.2 系统功能需求 | 第30-31页 |
| 3.1.3 系统非功能需求 | 第31-32页 |
| 3.2 系统业务流程 | 第32-33页 |
| 3.3 系统功能设计 | 第33-35页 |
| 3.4 数据库设计 | 第35-39页 |
| 3.5 系统技术架构 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小节 | 第40-41页 |
| 4 工业品销售预测系统的实现 | 第41-60页 |
| 4.1 系统整体功能架构 | 第41-42页 |
| 4.2 数据准备功能实现 | 第42-49页 |
| 4.2.1 数据源介绍 | 第42-43页 |
| 4.2.2 数据获取 | 第43-44页 |
| 4.2.3 数据预处理 | 第44-48页 |
| 4.2.4 决策特征提取 | 第48-49页 |
| 4.3 预测功能实现 | 第49-56页 |
| 4.3.1 预测算法选择 | 第49页 |
| 4.3.2 预测算法处理步骤 | 第49-50页 |
| 4.3.3 建立预测模型 | 第50-52页 |
| 4.3.4 提高改进模型 | 第52-55页 |
| 4.3.5 预测功能描述 | 第55-56页 |
| 4.4 营销策略功能实现 | 第56-58页 |
| 4.4.1 调整策略 | 第57页 |
| 4.4.2 策略实施 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小节 | 第58-60页 |
| 5 系统的应用效果 | 第60-69页 |
| 5.1 系统开发工具 | 第60页 |
| 5.2 系统运行效果与性能分析 | 第60-65页 |
| 5.2.1 系统运行效果 | 第60-64页 |
| 5.2.2 系统性能分析 | 第64-65页 |
| 5.3 验证系统预测的效果 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小节 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
