發(fā)布時(shí)間：2017-06-02 11:14

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著科技的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代的到來(lái)，憑借數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，人們收集、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的能力得到顯著提高。如何有效地分析這些數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)，并輔助決策成為擺在人們面前的一大課題。在面對(duì)海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析的要求時(shí)，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)決策方法在諸多方面存在不足之處。而基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)決策方法則能有效地彌補(bǔ)上述不足，展現(xiàn)出其強(qiáng)大的生命力。本論文便是這一課題的有益探討。 本文所做的主要工作有： (1)回顧了數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程、功能、應(yīng)用和流程，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行了展望。同時(shí)，總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)這兩門(mén)學(xué)科的異同。 (2)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的分析與研究。在對(duì)經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論進(jìn)行系統(tǒng)表述的基礎(chǔ)上，介紹了經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori及各種改進(jìn)算法，并給出如何利用R軟件去應(yīng)用這些算法。 (3)研究了序列模式挖掘。同樣地，對(duì)經(jīng)典的序列模式挖掘理論進(jìn)行了系統(tǒng)表述，并比較了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列模式挖掘之間的異同。同關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘一樣，序列模式挖掘也需借助相應(yīng)的算法，本論文給出了三種序列模式挖掘算法。 (4)時(shí)間序列挖掘研究。主要探討了時(shí)間序列挖掘中的趨勢(shì)分析、基于ARMA模型序列匹配方法的相似序列挖掘和周期分析。 (5)利用模擬數(shù)據(jù)，借助R和Clementine軟件，研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘如何應(yīng)用于購(gòu)物籃分析，以輔助營(yíng)銷(xiāo)決策。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 預(yù)測(cè)決策 關(guān)聯(lián)規(guī)則 序列模式 時(shí)間序列 營(yíng)銷(xiāo)
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：C934
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-6
• 目錄6-8
• 第1章 緒論8-23
• 1.1 研究背景8-14
• 1.2 論文的研究對(duì)象及研究意義14-18
• 1.3 論文的研究框架18-23
• 第2章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘23-39
• 2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究現(xiàn)狀23-24
• 2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本問(wèn)題24-29
• 2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法29-35
• 2.4 算法的R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)35-39
• 第3章 序列模式挖掘39-52
• 3.1 序列模式挖掘的研究現(xiàn)狀39-40
• 3.2 序列模式挖掘的基本問(wèn)題40-44
• 3.3 序列模式挖掘算法44-49
• 3.4 序列模式挖掘的一個(gè)實(shí)例49-52
• 第4章 時(shí)間序列挖掘52-63
• 4.1 時(shí)間序列挖掘的研究現(xiàn)狀52-53
• 4.2 趨勢(shì)分析53-55
• 4.3 基于ARMA模型序列匹配方法的相似序列挖掘55-58
• 4.4 周期分析58-59
• 4.5 時(shí)間序列挖掘的一個(gè)實(shí)例59-63
• 第5章 案例分析63-70
• 5.1 商業(yè)理解63-64
• 5.2 數(shù)據(jù)理解64
• 5.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備64-66
• 5.4 建立、評(píng)估模型66-68
• 5.5 業(yè)務(wù)實(shí)施68-70
• 第6章 結(jié)束語(yǔ)70-71
• 參考文獻(xiàn)71-73
• 附錄173-77
• 附錄277-78
• 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果清單78-79
• 致謝79

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 車(chē)曉妮;;基于SQL Server 2005的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用研究與實(shí)現(xiàn)[J];沈陽(yáng)師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 左杰;中國(guó)人民保險(xiǎn)公司車(chē)險(xiǎn)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估建模研究及應(yīng)用[D];中南大學(xué);2011年

2 邢美東;基于數(shù)據(jù)挖掘的餐飲管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué)　;2008年

3 詹學(xué)朋;商業(yè)智能及其關(guān)鍵技術(shù)在統(tǒng)計(jì)工作中的應(yīng)用研究[D];暨南大學(xué);2010年

4 吳樹(shù)勇;基于數(shù)據(jù)挖掘的油田工程造價(jià)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：415101