某酒类电商精准营销系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 精准营销的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 精准营销的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于数据挖掘的精准营销系统相关技术综述 | 第17-26页 |
| 2.1 数据挖掘相关概述 | 第17-22页 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 | 第17-19页 |
| 2.1.2 数据仓库概述 | 第19-21页 |
| 2.1.3 精准营销系统结构 | 第21-22页 |
| 2.2 J2EE技术平台的应用 | 第22-25页 |
| 2.2.1 J2EE开发平台 | 第22-23页 |
| 2.2.2 J2EE规范中MVC模式的应用 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 精准营销系统的需求分析 | 第26-49页 |
| 3.1 该酒类电商的业务现状分析 | 第26-29页 |
| 3.1.1 该酒类电商的商业模式介绍 | 第26-27页 |
| 3.1.2 消费者的交易流程分析 | 第27-28页 |
| 3.1.3 目前该电商酒品牌分析 | 第28-29页 |
| 3.2 精准营销的拟实现目标 | 第29-31页 |
| 3.3 可行性分析 | 第31-32页 |
| 3.3.1 经济可行性分析 | 第31页 |
| 3.3.2 技术可行性分析 | 第31-32页 |
| 3.4 关联分析算法的选取及优化 | 第32-36页 |
| 3.4.1 关联规则算法选取原则 | 第33页 |
| 3.4.2 Apriori规则分析算法 | 第33-35页 |
| 3.4.3 Apriori算法的优化 | 第35-36页 |
| 3.5 该电商品牌关联规则分析 | 第36-43页 |
| 3.5.1 选取关联分析数据集 | 第36-37页 |
| 3.5.2 支持度和置信度的阈值选取 | 第37-39页 |
| 3.5.3 关联规则挖掘结果分析 | 第39-43页 |
| 3.6 聚类算法分析 | 第43-48页 |
| 3.6.1 聚类分析算法选取 | 第43-44页 |
| 3.6.2 聚类分析数据挖掘模型 | 第44-45页 |
| 3.6.3 对该电商消费者进行聚类分析 | 第45-47页 |
| 3.6.4 聚类挖掘结果分析 | 第47-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 精准营销系统的设计 | 第49-57页 |
| 4.1 系统的设计目标 | 第49-50页 |
| 4.2 数据仓库的设计 | 第50-53页 |
| 4.2.1 数据仓库结构设计 | 第50-51页 |
| 4.2.2 数据仓库模型设计 | 第51-53页 |
| 4.3 系统的功能设计 | 第53-54页 |
| 4.3.1 数据挖掘模块 | 第53页 |
| 4.3.2 系统管理模块 | 第53-54页 |
| 4.3.3 基本信息模块 | 第54页 |
| 4.4 数据库设计 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 精准营销系统的实现 | 第57-69页 |
| 5.1 精准营销系统的整体框架 | 第57-62页 |
| 5.1.1 运行环境的配置 | 第57-58页 |
| 5.1.2 数据库的连接 | 第58-59页 |
| 5.1.3 算法的嵌入 | 第59-62页 |
| 5.2 精准营销的匹配策略及推荐策略 | 第62-63页 |
| 5.3 商品的精准营销实例 | 第63-64页 |
| 5.4 系统实现效果图 | 第64-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
