数据挖掘技术在手机分销企业管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·论文的研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘及相关技术 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的内容和本质 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第12页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘发现的知识 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘过程分析 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘与相关技术的关系 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘与统计分析 | 第15页 |
| ·数据挖掘与数据仓库 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘与联机分析处理(OLAP) | 第16-17页 |
| ·数据挖掘与商业智能(BI) | 第17-18页 |
| 第三章 分销及手机分销企业特征 | 第18-25页 |
| ·分销理论概述 | 第18-20页 |
| ·分销的概念 | 第18页 |
| ·分销企业的基本职能 | 第18-20页 |
| ·中国手机市场及手机分销企业的特征 | 第20-22页 |
| ·手机市场竞争格局的演变 | 第20页 |
| ·手机市场的分销模式 | 第20-21页 |
| ·手机分销市场及分销企业的特征 | 第21-22页 |
| ·手机分销企业的管理现状及改进思路 | 第22-25页 |
| 第四章 利用数据挖掘技术进行销售分析 | 第25-50页 |
| ·基于数据挖掘的销售分析的内容和方法 | 第25-28页 |
| ·用聚类法和概念描述法分析产品需求的模式 | 第25-26页 |
| ·利用关联规则分析销售量变化的原因 | 第26-27页 |
| ·用决策树方法进行客户细分 | 第27页 |
| ·利用神经网络方法进行销售预测 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络相关理论 | 第28-41页 |
| ·人工神经网络模型与结构 | 第28-33页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第33-35页 |
| ·BP学习算法 | 第35-41页 |
| ·利用神经网络进行销售预测的实证分析 | 第41-50页 |
| ·数据的收集及预测指标的选取 | 第41-45页 |
| ·数据的预处理 | 第45-46页 |
| ·网络结构的确定 | 第46-47页 |
| ·学习算法的选择 | 第47-48页 |
| ·基于matlab的BP网络的训练与预测模拟 | 第48-50页 |
| 第五章 基于支持向量机的渠道成员选择研究 | 第50-60页 |
| ·确定评价指标体系 | 第50-52页 |
| ·评估模型的选择 | 第52-53页 |
| ·支持向量机分类(SVC)算法 | 第53-58页 |
| ·基于支持向量机的渠道成员选择过程 | 第58-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附表 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
