数据挖掘在保健品市场分析应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的现状 | 第9-10页 |
| ·研究的主要内容 | 第10页 |
| ·论文的结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘的相关知识 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘定义 | 第12页 |
| ·数据挖掘任务 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘分类算法分析 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第三章 决策树分类算法研究与分析 | 第16-26页 |
| ·决策树概念 | 第16-17页 |
| ·决策树ID3算法 | 第17-19页 |
| ·ID3算法 | 第17-18页 |
| ·ID3算法优劣 | 第18-19页 |
| ·决策树学习算法C4.5 | 第19页 |
| ·决策树构造方法 | 第19-22页 |
| ·初始决策树生成 | 第19页 |
| ·属性选择度量 | 第19-22页 |
| ·决策树修剪枝 | 第22-23页 |
| ·决策树评价指标 | 第23-24页 |
| ·决策树分类规则 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 分类决策树在中老年保健品市场分析与实现 | 第26-36页 |
| ·确定挖掘对象及目标 | 第26页 |
| ·数据采集 | 第26-28页 |
| ·数据清理 | 第28-32页 |
| ·分类决策树过度问题及解决方法 | 第32-34页 |
| ·生成决策树分类规则 | 第34-35页 |
| ·决策树在实际应用中预测 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 实现客户购买模型的预测 | 第36-42页 |
| ·客户购买与哪些因素最为密切直接分析 | 第36页 |
| ·预测算法的探讨与提出 | 第36-37页 |
| ·线性函数拟合 | 第37页 |
| ·曲线拟合与最小二乘法 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第六章 总结和展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
