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数据挖掘技术在手机分销企业管理中的应用研究

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数据挖掘技术在手机分销企业管理中的应用研究
论文目录
 
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

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