基于海量数据的市场投放策略研究

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基于海量数据的市场投放策略研究

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基于海量数据的市场投放策略研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景、意义	第9-10页
1.2 现状研究	第10-12页
1.2.1 海量数据在产业界研究现状	第10-11页
1.2.2 海量数据环境下的精准投放	第11-12页
1.3 研究内容	第12-13页
1.4 本文组织结构	第13-15页
第二章相关技术与理论介绍	第15-29页
2.1 数据挖掘	第15-20页
2.1.1 数据挖掘的概念	第15-16页
2.1.2 数据挖掘过程及在本文的应用	第16-20页
2.2 Hadoop相关技术介绍	第20-28页
2.2.1 HDFS分布式文件系统	第20-22页
2.2.2 MapReduce并行计算框架	第22-24页
2.2.3 Hive数据仓库系统与Hbase实时分布式数据库	第24-26页
2.2.4 Sqoop关联Hadoop与关系型数据库	第26-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第三章市场海量数据的采集与处理	第29-40页
3.1 引言	第29页
3.2 海量数据的采集	第29-32页
3.2.1 数据来源	第29-30页
3.2.2 数据采集方法（以终端数据采集与定位为例）	第30-32页
3.3 海量数据的预处理	第32-35页
3.3.1 数据问题	第32-34页
3.3.2 数据预处理	第34-35页
3.4 基于分布式的数据加工	第35-39页
3.4.1 基于MapReduce编程模型数据加工	第35-36页
3.4.2 Hive与Hbase的结合应用	第36-37页
3.4.3 Sqoop实现Hadoop与关系型数据库数据传递	第37-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章市场投放中的零售户聚类挖掘	第40-49页
4.1 引言	第40页
4.2 CURE原理及改进	第40-42页
4.2.1 CURE原理	第40-41页
4.2.2 算法改进	第41-42页
4.3 实验与分析	第42-48页
4.3.1 实验数据预处理	第42-44页
4.3.2 主成分分析与降维	第44-45页
4.3.3 类别参数K的选择	第45页
4.3.4 聚类效果与结果分析	第45-48页
4.4 本章小结	第48-49页
第五章市场投放策略模型建立与验证	第49-62页
5.1 引言	第49页
5.2 市场投放基本模式与预测原理	第49-50页
5.3 销量预测——回归预测模型	第50-54页
5.3.1 特征选择	第51-52页
5.3.2 多元回归预测模型与效果评估	第52-54页
5.4 销量预测——ARMA时间序列模型	第54-59页
5.4.1 ARMA模型的表现形式	第54-56页
5.4.2 序列分解	第56-57页
5.4.3 参数确定与评估	第57-59页
5.5 库存预测	第59页
5.6 存销比预测	第59页
5.7 投放策略模型与验证	第59-61页
5.7.1 下月投放模型	第59-60页
5.7.2 实时投放模型	第60页
5.7.3 投放策略模型调整	第60-61页
5.7.4 投放策略模型验证	第61页
5.8 本章小结	第61-62页
第六章市场投放体系的建立与应用	第62-72页
6.1 体系结构	第62-65页
6.1.1 数据源及数据采集	第62-63页
6.1.2 数据传输层	第63-64页
6.1.3 数据加工层	第64页
6.1.4 数据存储中心	第64-65页
6.1.5 数据分析层	第65页
6.1.6 展现层	第65页
6.2 体系模块设计	第65-71页
6.2.1 零售户分析模块	第65-67页
6.2.2 产品销售分布模块	第67-69页
6.2.3 购销存分析模块	第69页
6.2.4 市场预警模块	第69-70页
6.2.5 协议执行进度模块	第70-71页
6.2.6 投放滚动预测模块	第71页
6.3 本章小结	第71-72页
第七章总结与展望	第72-74页
7.1 研究总结	第72-73页
7.2 展望未来	第73-74页
参考文献	第74-77页
附录	第77-85页
附录一：零售户聚类核心代码	第77-80页
附录二：回归预测分析核心代码	第80-82页
附录三：时间序列分析核心代码	第82-85页
致谢	第85-86页
攻读学位期间的研究成果	第86页

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