本文關(guān)鍵詞：終端營銷系統(tǒng)中的商務智能與市場感知，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：終端營銷作為市場營銷中的重要環(huán)節(jié),是企業(yè)市場競爭的焦點。長期以來,煙酒、日化用品等企業(yè)在數(shù)量較多的零售終端積累了大量的零售數(shù)據(jù),然而企業(yè)對這些數(shù)據(jù)只是進行簡單的備份、查詢以及統(tǒng)計,并沒有充分挖掘其隱含的價值。面對激烈的市場競爭,企業(yè)如何充分利用這些巨大的數(shù)據(jù)資產(chǎn),提煉出有用的數(shù)據(jù)、信息與知識,對提高企業(yè)的智能與競爭力至關(guān)重要。浙江中煙注重終端營銷,審時度勢,運用專業(yè)的算法和關(guān)鍵技術(shù),建立了一個具有商務智能和市場感知的終端營銷管理系統(tǒng)。系統(tǒng)發(fā)揮著強大的存儲、統(tǒng)計分析和預測功能,既存儲了寶貴的數(shù)據(jù)資源,又加深了企業(yè)與零售戶的密切聯(lián)系,促進了品牌的發(fā)展和企業(yè)的盈利。本文主要結(jié)合企業(yè)終端營銷業(yè)務,研究終端營銷中的數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫,運用市場感知和商務智能技術(shù)深入挖掘有價值的知識供企業(yè)決策。研究工作如下:1)構(gòu)建企業(yè)級的終端營銷數(shù)據(jù)倉庫。采集數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)質(zhì)量,清洗數(shù)據(jù),確定主題域,設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫模型以及使用ETL工具抽取整合數(shù)據(jù)。2)結(jié)合終端營銷的實際情況,采用分枝合并和屬性優(yōu)先關(guān)聯(lián)策略對ID3算法進行改進,利用改進的ID3算法對零售戶進行細分,構(gòu)建決策樹。運用當前流行的前端技術(shù)實現(xiàn)零售戶細分的效果展示,為決策者分析零售戶行為提供信息支撐。3)零售終端庫存決策模型的研究與建立。以商業(yè)公司和終端零售戶共同管理庫存為契機,抽樣調(diào)查浙江省不同終端零售戶類別的卷煙庫存和銷量。用多元線性回歸預測法預測浙江省社會庫存和銷量。商業(yè)公司的管理者根據(jù)庫存和銷量得到存銷比(可銷天數(shù))感知終端零售市場的卷煙需求,為后期的投放做出科學的判斷。4)終端上柜跟蹤模型的研究與建立。研究分析時間序列的各要素及實現(xiàn),通過各種時間序列預測方法的研究,在分析零售終端上柜數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,考慮卷煙市場的季節(jié)因素和長期趨勢線性增長的特性,建立基于時間序列的分解法預測模型,用實際上柜零售戶數(shù)來驗證模型,為企業(yè)跟蹤終端上柜數(shù)起到了有效的作用。5)最后設(shè)計并實現(xiàn)終端營銷管理系統(tǒng),將市場感知和商務智能技術(shù)融入其中,實現(xiàn)理論研究到實踐的跨越�；诮K端營銷中的數(shù)據(jù)信息,進行上柜目標跟蹤分析、庫存決策分析、零售戶分類分析等終端信息管理,實現(xiàn)企業(yè)終端營銷的信息化。
【關(guān)鍵詞】：終端營銷 數(shù)據(jù)倉庫 商務智能 市場感知 分析方法 建模分析
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 終端營銷現(xiàn)狀12
• 1.2.2 商務智能現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 市場感知研究13-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建16-31
• 2.1 數(shù)據(jù)倉庫概述16
• 2.2 數(shù)據(jù)采集與處理16-20
• 2.2.1 數(shù)據(jù)采集16-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量17-18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)清洗18-20
• 2.3 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計20-22
• 2.3.1 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計20
• 2.3.2 數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)20-22
• 2.4 數(shù)據(jù)倉庫的建立22-30
• 2.4.1 確定主題域22
• 2.4.2 數(shù)據(jù)倉庫模型22-26
• 2.4.3 ETL過程26-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 細分零售戶的市場分布分析31-39
• 3.1 引言31
• 3.2 分類分析31-32
• 3.2.1 分類算法31-32
• 3.2.2 決策樹算法32
• 3.3 決策樹中的ID3算法32-34
• 3.3.1 ID3算法32-33
• 3.3.2 改進ID3算法33-34
• 3.4 構(gòu)建細分零售戶決策樹34-36
• 3.5 零售戶的市場分布可視化36-38
• 3.6 本章小節(jié)38-39
• 第四章 零售終端庫存決策模型的研究與建立39-49
• 4.1 庫存控制理論39-42
• 4.1.1 庫存控制模型39-41
• 4.1.2 存銷比概述41-42
• 4.2 多元線性回歸分析42-43
• 4.3 零售終端庫存決策模型的建立43-48
• 4.3.1 提出模型43-44
• 4.3.2 樣本零售戶抽樣44-45
• 4.3.3 建立模型45-46
• 4.3.4 模型應用46-48
• 4.4 本章小節(jié)48-49
• 第五章 終端營銷預測模型的研究與建立49-60
• 5.1 預測方法理論分析49-50
• 5.1.1 時間序列概述49
• 5.1.2 時間序列各要素49-50
• 5.2 預測方法研究與實現(xiàn)50-55
• 5.2.1 簡單移動平均法50-51
• 5.2.2 指數(shù)平滑法51-53
• 5.2.3 季節(jié)指數(shù)法53-55
• 5.3 零售終端上柜跟蹤模型的建立55-59
• 5.3.1 數(shù)據(jù)分析與模型選取55
• 5.3.2 模型中各因素研究55-58
• 5.3.3 預測模型的建立58
• 5.3.4 結(jié)果評估與分析58-59
• 5.4 本章小節(jié)59-60
• 第六章 浙江中煙終端營銷管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)60-73
• 6.1 總體設(shè)計60-65
• 6.1.1 需求分析60-63
• 6.1.2 技術(shù)要求63-64
• 6.1.3 設(shè)計原則64-65
• 6.2 系統(tǒng)構(gòu)架65-67
• 6.2.1 系統(tǒng)集成構(gòu)架65-66
• 6.2.2 軟件構(gòu)架體系66-67
• 6.3 主要功能模塊設(shè)計與展現(xiàn)67-72
• 6.3.1 目標管理模塊67-68
• 6.3.2 終端資源管理模塊68-70
• 6.3.3 精準營銷模塊70-72
• 6.4 本章小結(jié)72-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 全文總結(jié)73
• 7.2 研究展望73-75
• 參考文獻75-78
• 致謝78-79
• 附錄79-82
• 攻讀學位期間研究成果82

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本文編號：256350