基于SAS数据挖掘的C2C信用评价研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1. 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·当前研究现状 | 第15-19页 |
| ·对C2C 交易信用体系的研究 | 第15页 |
| ·对C2C 交易信用评价机制的研究 | 第15-17页 |
| ·对C2C 交易信用评价问题的研究 | 第17-18页 |
| ·当前研究综述 | 第18-19页 |
| ·研究内容、研究方法和创新点 | 第19-22页 |
| ·研究内容 | 第19页 |
| ·SAS 概述及研究方法 | 第19-20页 |
| ·本论文创新点 | 第20-22页 |
| 2. C2C 交易信用评价的发展及现状 | 第22-30页 |
| ·电子商务与C2C 交易 | 第22-23页 |
| ·电子商务的发展 | 第22页 |
| ·C2C 交易 | 第22-23页 |
| ·C2C 交易的信用理论 | 第23-27页 |
| ·信用及C2C 交易信用 | 第23-24页 |
| ·C2C 交易信用环境 | 第24页 |
| ·C2C 交易信用模式 | 第24-27页 |
| ·C2C 交易信用评价 | 第27-28页 |
| ·C2C 交易信用评价系统 | 第27页 |
| ·C2C 交易信用评价基本原理 | 第27页 |
| ·C2C 交易信用评价运行机制 | 第27-28页 |
| ·C2C 交易信用评价系统存在的问题 | 第28-30页 |
| 3. 数据挖掘及其在电子商务中的应用 | 第30-34页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘概念 | 第30页 |
| ·数据挖掘方法 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘与传统数据分析的区别 | 第31页 |
| ·数据挖掘工具分析 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘在电子商务中的应用 | 第32-34页 |
| 4. C2C 交易信用评价有效性研究 | 第34-64页 |
| ·数据收集及处理 | 第34-38页 |
| ·数据概述 | 第34-36页 |
| ·数据处理 | 第36-38页 |
| ·信用评价概述 | 第38-40页 |
| ·信用评价系统的有效性 | 第40-51页 |
| ·解决方案 | 第41页 |
| ·分析方法 | 第41页 |
| ·分析过程 | 第41-45页 |
| ·结果分析 | 第45-48页 |
| ·变量重要性分析 | 第48页 |
| ·决策树应用——提高信用评价系统的有效性 | 第48-50页 |
| ·改进的决策树模型 | 第50页 |
| ·模型的缺陷 | 第50-51页 |
| ·基于买家购物行为分析信用评价系统有效性 | 第51-54页 |
| ·分析方法 | 第51页 |
| ·分析过程 | 第51-53页 |
| ·结果分析 | 第53-54页 |
| ·C2C 交易信用等级评价有效性的应用. | 第54-58页 |
| ·分析方法 | 第54-55页 |
| ·分析过程 | 第55-57页 |
| ·现实应用 | 第57-58页 |
| ·信用评价影响因素分析 | 第58-64页 |
| ·分析过程 | 第58-59页 |
| ·结果分析 | 第59页 |
| ·模型解释 | 第59-60页 |
| ·模型结果分析 | 第60-63页 |
| ·现实应用 | 第63-64页 |
| 5. 结论及建议 | 第64-68页 |
| ·信用评价系统发展建议 | 第64-66页 |
| ·买家信用评价预测系统——提高信用系统有效性 | 第64-66页 |
| ·惩罚机制 | 第66页 |
| ·统一信用系统 | 第66页 |
| ·研究局限性及未来研究方向 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 后记 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
