基于数据挖掘的供应链风险预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第9页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第9页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第9页 |
| 1.4 研究方案 | 第9-11页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第9-10页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第10-11页 |
| 1.5 论文主要创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 供应链风险研究综述 | 第12-21页 |
| 2.1 供应链及供应链管理理论 | 第12-14页 |
| 2.1.1 供应链理论 | 第12-13页 |
| 2.1.2 供应链管理理论 | 第13-14页 |
| 2.2 供应链风险预测理论 | 第14-18页 |
| 2.2.1 供应链风险预测定义 | 第14页 |
| 2.2.2 供应链风险研究综述 | 第14-16页 |
| 2.2.3 供应链风险预测的体系 | 第16-18页 |
| 2.3 供应链风险的特点 | 第18-19页 |
| 2.3.1 供应链风险的“牛鞭效应” | 第18页 |
| 2.3.2 供应链风险具有传递性 | 第18-19页 |
| 2.3.3 供应链风险的博弈合作 | 第19页 |
| 2.3.4 供应链风险的动态性 | 第19页 |
| 2.3.5 供应链风险的多样性 | 第19页 |
| 2.3.6 供应链风险的不确定性 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 供应链风险的类型及其关联性 | 第21-28页 |
| 3.1 供应链风险分类及成因分析 | 第21-25页 |
| 3.1.1 供应链信息传递风险 | 第21-22页 |
| 3.1.2 供应链物流运作风险 | 第22页 |
| 3.1.3 供应链生产组织风险 | 第22-23页 |
| 3.1.4 供应链市场需求风险 | 第23页 |
| 3.1.5 供应链经济周期风险 | 第23-24页 |
| 3.1.6 供应链环境风险 | 第24-25页 |
| 3.2 供应链风险间的关联性 | 第25-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 关联规则算法研究 | 第28-38页 |
| 4.1 决策树分类及其算法 | 第28-33页 |
| 4.1.1 C4.5 算法介绍 | 第28-30页 |
| 4.1.2 C4.5 算法实例说明 | 第30-33页 |
| 4.2 关联规则介绍 | 第33-37页 |
| 4.2.1 Apriori算法介绍 | 第33-34页 |
| 4.2.2 Apriori算法的过程 | 第34-35页 |
| 4.2.3 Apriori算法实例说明 | 第35-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于数据挖掘的供应链风险预测实验研究 | 第38-58页 |
| 5.1 实验参数设定与假设 | 第38-40页 |
| 5.1.1 实验参数设定 | 第38-39页 |
| 5.1.2 实验假设 | 第39-40页 |
| 5.2 实验数据的分析 | 第40-42页 |
| 5.2.1 数据可行性的分析 | 第40-41页 |
| 5.2.2 实验数据的获取 | 第41-42页 |
| 5.3 实验的挖掘过程 | 第42-49页 |
| 5.3.1 数据挖掘流程 | 第42页 |
| 5.3.2 数据挖掘工具 | 第42-43页 |
| 5.3.3 数据的离散化 | 第43-49页 |
| 5.4 数据挖掘结果及其分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 C4.5 进行决策树分群 | 第49-52页 |
| 5.4.2 挖掘结果总结 | 第52页 |
| 5.4.3 目标总结 | 第52-53页 |
| 5.5 风险事件挖掘和风险预测 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
