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数据挖掘在手术医疗器械分销行业中的应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-15页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 课题来源及研究意义第12-13页
    1.3 本文的主要内容第13页
    1.4 本章小结第13-15页
2 相关技术及理论第15-26页
    2.1 引言第15页
    2.2 数据仓库第15-19页
        2.2.1 数据仓库的概念和特点第15-17页
        2.2.2 数据仓库的发展和应用第17-18页
        2.2.3 数据仓库的解决方案第18-19页
    2.3 数据挖掘第19-24页
        2.3.1 数据挖掘的基本概念第19页
        2.3.2 数据挖掘的产生和发展第19-20页
        2.3.3 数据挖掘的过程第20-21页
        2.3.4 数据挖掘的分类第21页
        2.3.5 数据挖掘的常用算法第21-24页
    2.4 本章小结第24-26页
3 市场销售分析系统整体架构第26-32页
    3.1 引言第26页
    3.2 系统需求第26-28页
    3.3 系统架构第28-29页
    3.4 数据源第29-30页
    3.5 数据备份第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
4 市场销售分析系统数据仓库的构建第32-44页
    4.1 引言第32页
    4.2 数据仓库解决方案选型第32-34页
    4.3 数据仓库建模概述第34-35页
    4.4 数据仓库建模实施过程第35-42页
        4.4.1 概念模型设计(Concept Data Modeling)第36-37页
        4.4.2 逻辑模型设计(Logical Data Modeling)第37-41页
        4.4.3 物理模型设计(Physical Data Modeling)第41-42页
    4.5 报表工具的使用效果第42-43页
    4.6 本章小结第43-44页
5 分仓合理备货量计算模型第44-56页
    5.1 引言第44页
    5.2 问题和现状第44-45页
    5.3 分仓库合理备货量计算模型综述第45页
    5.4 实现过程第45-46页
    5.5 确定常用度数范围第46-49页
    5.6 计算月平均交易数量第49-51页
    5.7 计算最佳备货量第51-52页
    5.8 模型验证第52-55页
    5.9 本章小结第55-56页
6 新促销计划建议模型第56-66页
    6.1 引言第56页
    6.2 问题和现状第56-57页
    6.3 新促销计划建议模型综述第57页
    6.4 实现过程第57-58页
    6.5 数据预处理第58-59页
    6.6 确定产品组合第59-62页
    6.7 得出关联规则第62-63页
    6.8 选择关键客户再次分析第63-64页
    6.9 模型验证第64-65页
    6.10 本章小结第65-66页
7 结论和展望第66-67页
参考文献第67-69页
致谢第69-70页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第70-73页
上海交通大学硕士学位论文答辩决议书第73页

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