基于数据挖掘的销售预测研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·销售预测 | 第10-12页 |
| ·销售预测中应考虑的因素 | 第10-11页 |
| ·销售预测的过程 | 第11页 |
| ·销售预测的方法 | 第11-12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 算法原理与相关技术简介 | 第14-30页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| ·预测算法 | 第15-24页 |
| ·二次移动平均方法 | 第15-16页 |
| ·指数平滑法 | 第16-18页 |
| ·模糊时间序列预测模型 | 第18-21页 |
| ·灰色马尔柯夫模型 | 第21-24页 |
| ·OLAP 分析 | 第24-25页 |
| ·相关技术 | 第25-30页 |
| ·UML | 第25页 |
| ·Java | 第25-26页 |
| ·XML 技术 | 第26-30页 |
| 第3章 预测系统模型 | 第30-44页 |
| ·设计约束 | 第30页 |
| ·模型架构 | 第30-31页 |
| ·交互模块 | 第31-37页 |
| ·功能描述 | 第31-32页 |
| ·逻辑结构 | 第32页 |
| ·参数设定功能 | 第32-33页 |
| ·模型选择 | 第33-36页 |
| ·数据整理 | 第36-37页 |
| ·报表输出 | 第37页 |
| ·数据获取模块 | 第37-40页 |
| ·模块用例 | 第37-38页 |
| ·用户管理 | 第38页 |
| ·系统配置管理 | 第38-39页 |
| ·数据库管理 | 第39页 |
| ·模型库管理 | 第39-40页 |
| ·知识库管理 | 第40页 |
| ·预测分析模块 | 第40-44页 |
| ·逻辑架构 | 第40-41页 |
| ·数据仓库 | 第41-44页 |
| 第4章 预测方案研究 | 第44-62页 |
| ·基于数据挖掘的销售预测 | 第44-50页 |
| ·预测原理 | 第44-45页 |
| ·模型架构 | 第45页 |
| ·数据层 | 第45-49页 |
| ·预测算法 | 第49-50页 |
| ·基于OLAP 的销售预测 | 第50-53页 |
| ·联机分析处理（OLAP） | 第50页 |
| ·OLAP 技术分类 | 第50-51页 |
| ·OLAP 数据建模方法 | 第51-52页 |
| ·OLAP 策略优化及改进 | 第52-53页 |
| ·方案分析 | 第53-54页 |
| ·区别与联系 | 第53页 |
| ·应用分析 | 第53-54页 |
| ·模型问题及改进 | 第54-57页 |
| ·算法模拟 | 第54-55页 |
| ·结果分析及模型改进 | 第55-56页 |
| ·改进模型评估 | 第56-57页 |
| ·加权移动平均 | 第57页 |
| ·Grey-markov 模型的改进 | 第57-61页 |
| ·存在的问题 | 第57-58页 |
| ·算法改进 | 第58-59页 |
| ·应用分析 | 第59-61页 |
| ·基于黄金价格的影响因子量化思考 | 第61-62页 |
| 第5章 模型实现 | 第62-76页 |
| ·测试环境选配方案 | 第62页 |
| ·系统整合 | 第62-63页 |
| ·数据平滑算法 | 第63-68页 |
| ·简单指数平滑 | 第63-65页 |
| ·二次指数平滑 | 第65-66页 |
| ·三次指数平滑 | 第66-68页 |
| ·挖掘算法实现 | 第68-76页 |
| ·公共函数方法 | 第68-70页 |
| ·加权移动平均算法 | 第70-71页 |
| ·灰色马尔科夫算法 | 第71-73页 |
| ·回归分析 | 第73-76页 |
| 第6章 总结 | 第76-78页 |
| ·课题状况 | 第76页 |
| ·问题与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 在校期间发表的论文 | 第83页 |
