本文關鍵詞：中國郵政業(yè)務發(fā)展狀況的分類與預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著物流市場的開放與電子商務的發(fā)展,中國快遞物流業(yè)的競爭越來越激烈。國際快遞公司隨著中國加入WTO而陸續(xù)進入中國市場;國內(nèi)的民營快遞企業(yè)也在近年來迅速發(fā)展壯大。中國快遞物流業(yè)的半壁江山被這些公司迅速瓜分。中國郵政作為快遞物流業(yè)的元老,面對國內(nèi)外同行的雙面夾擊,處境也變得越來越艱難。所以,為了能擺脫這樣的困境,讓自己在快遞物流市場占有一席之地,中國郵政就必須分析市場現(xiàn)狀,掌握市場信息,加快改革步伐,努力提升自己的市場競爭力。本文正是基于這一目的,利用Matlab和SPSS軟件,通過數(shù)據(jù)挖掘技術對2002.1-2014.12共156個月的郵政業(yè)務數(shù)據(jù).進行了分析。通過主成分分析法得知用3個主成分就能表示原來變量87.32%的信息,因而起到了降低數(shù)據(jù)維度的作用。同時發(fā)現(xiàn)對郵政業(yè)務總量有較大拉動作用的業(yè)務為快遞和雜志訂銷業(yè)務。其中快遞業(yè)務的影響最大。快遞量在郵政業(yè)務總量中占有非常大的比重,以至于在對影響郵政業(yè)務發(fā)展狀況的分支業(yè)務進行分類時發(fā)現(xiàn):無論是使用決策樹方法、樸素貝葉斯方法,或者是支持向量機方法,都得出了統(tǒng)一的結論——只用快遞這一項業(yè)務的業(yè)績情況就能預測出郵政業(yè)務總量的發(fā)展狀況。同時,在本文中使用了時間序列分析方法對郵政業(yè)務總量進行了分析,發(fā)現(xiàn)郵政業(yè)務總量的波動情況有季節(jié)趨勢,因而運用季節(jié)時間序列模型對郵政業(yè)務總量曲線進行擬合,預測出2015年12個月的郵政業(yè)務總量,分析其發(fā)展趨勢。
【關鍵詞】：郵政業(yè)務 主成分分析 分類 時間序列
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F616
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 選題背景及意義8-9
• 1.2 文獻綜述9-10
• 1.3 研究方法與研究內(nèi)容10-12
• 2 主成分分析法12-25
• 2.1 主成分分析法簡介12-13
• 2.2 主成分分析法在郵政業(yè)務數(shù)據(jù)中的運用13-25
• 3 郵政業(yè)務發(fā)展狀況分類模型25-40
• 3.1 決策樹分類25-29
• 3.2 樸素貝葉斯分類29-34
• 3.3 支持向量機分類34-37
• 3.4 快遞業(yè)務的發(fā)展策略37-40
• 4 郵政業(yè)務總量的時間序列預測分析40-49
• 4.1 時間序列預測方法簡介40-43
• 4.2 時間序列預測方法在郵政業(yè)務中的運用43-49
• 5 結束語49-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-55

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