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基于商场销售的数据分析开题报告
文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

1.选题目的和意义:

随着科技的发展,当代的社会已经成为了一个信息化的社会,信息技术的发展及应用已经是决定一个企业是否具有生命力和竞争力的关键。运用现代技术将掌握的资料转变为数据,再通过存储及分析后,为相关部门或企业给出正确的决策方案。对存储的大量数据及相关环境数据进行深层次地分析挖掘,为企业提供快速准确的决策支持,已经是各个行业热切关注的话题。

我国销售企业的生存环境也正面临着巨变,销售市场由卖方转向买方,相对应的,销售企业的关注重点也要从产品转向客户。企业若想在激烈的竞争中赢得客户,获得最大的利润,就需要在最短的时间里,提供给消费者最低成本的商品。为实现这一目标,零售企业必须密切关注消费者需求的变化,并对未来销售做出相对准确的预测。我将基于商场销售的数据,针对消费行为大数据关联规则挖掘、客户价值分析与预测、等问题进行深入研究分析,为企业建立智能营销管理系统、高效安全的新营销模式提供支持。

2.主要研究内容(含论文提纲):

本课题是面向营销领域结合数据分析技术对一份商场的销售数据进行数据分析与挖掘,对营销管理过程中遇到的消费行为关联规则大数据挖掘问题、客户价值分析与预测问题、进行研究,在当前信息化时代企业普遍转型升级的新常态下有着实际的应用价值,为企业建立智能营销管理系统,创建简单、高效、安全的新型营销模式提供支撑。本文主要研究两大部分的成果,大数据关联规则挖掘、客户价值分析预测。主要对整体的销售情况,商品情况以及用户情况进行分析。

论文提纲:

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外技术研究现状及存在的问题

2相关理论与技术

2.1 数据分析的概念

2.2 Apriori关联规则算法

2.3 RFM模型

3数据预处理

3.1 数据清洗

3.2特征性分析及可视化

3.3探索性数据分析

4整体销售情况分析

4.1销售分析

4.2 客单价分析

4.3市场布局分析

5商品情况分析

6用户情况分析

6.1客户下单行为分析

6.2 RFM模型分析

6.3新用户,活跃用户和回归用户的分析

7预测模型的构建

7.1 模型构建

7.2 多元线性回归模型

7.3 随机森林回归模型

7.4 模型对比

8总结

3.完成论文(设计)的条件、方法及措施,包括实验设计、调研计划、资料收集、参考文献等内容:

1.软件环境:Windows10 x64,工具为ycharm-Python3.9。将采用的第三方包numpy、pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn 。

2..学习数据分析与挖掘的知识,对这方面有一定的了解。对预测分析的建模进行深入学习。

3.收集参考资料,了解建模方面应该注意的相关问题,记录设计过程中遇到的问题及解决方法。

4.向有该方面设计经验的同学讨论研究中出现的问题,同时也可以向网上查找资料,向相关论坛请教,汲取一些经验,遇到解决不了的问题可以向指导老师求助。

参考文献:

[1]刘旭.基于粗集和神经网络的销售预测研究[D].河北工业大学,2007.

[2]孔志周.基于小波网络的数据挖掘技术及其在销售预测中的应用[D].湖南大学,2004.

[3] Peterson R T.Forecasting practices in the retail industry[J ].Journal of BusinessForecasting,1993,14:11-12.

[4] Agrawal D,Schorling C.Market share forecasting: An empirical comparison ofartificial neural networks and multinomial logit model[J]. Journal of Retailing,1997,72(4):383-407.

[5]吴倩.基于关联规则的零售业 CRM的设计和实现[D].华东师范大学,2011.

[6]戴亮,孟晶.零售业销售预测方法[J].《商场现代化》,2011,15(1):83-85.

[7]曾隽.商业银行个人客户价值评价问题研究:重庆:西南大学,2011.

[8]叶菲.客户关系管理中客户需求预测与识别的研究与实现:上海:上海交通大学,2013.

[9]陈宏毅.客户价值分析之随机模型建立及实证:台北:国立台湾大学,2004

[10] Frank C,Sztandera L, Vemulapali B.A fuzzy forecasting model for women's casualsales[J ].National Textile Center Annual Report, 2004,(NTC Project: SO1-PH10).

[11] Kuo R J, Xue K C. A decision support system for sales forecasting through fuzzyneural networks with asymmetric fuzzy weights[J]. Decision Support System, 1998,24(2):105-126.

[12] Au K F,Choi T M, Yu Y. Fashion retail forecasting by evolutionary neuralnetworks[]. International Journal of Production Economics, 2008,114(2): 615-630

[13] Choi T M,Yu Y,Au K F. A hybrid SARIMA wavelet transform method for salesforecasting[J]. Decision Support System,2011,51(1):130-140.

[14] Sun Z L, Choi T M,Au K F. Sales forecasting using extreme learning machine with applications in fashion retailing[J]. Decision Support Systems, 2008,46(1):411-419.

[15] Doganis P,Alexandridis A,Patrinos P. Time series sales forecasting for shortshelf-life food products based on artificial neural networks and evolutionary computing[J].Journal of Food Engineering, 2006,75(2): 196-204.

4.论文(设计)的进程安排:

2020.11.08 -2020.11.18 毕业论文(设计)下达任务、制定计划、选题

2020.11.18 -2020.12.05 毕业论文(设计)文献综述撰写

2020.12.05 -2020.12.30 毕业论文(设计)开题阶段

2020.12.30 -2021.01.30 毕业论文(设计)一稿撰写阶段、中期检查

2021.01.30 -2021.04.05 毕业论文(设计)二稿、三稿撰写阶段

2021.04.05 -2021.04.17 毕业论文(设计)修改、补充和完善阶段

2021.04.17 -2021.04.30 毕业论文(设计)查重、评审、评阅和答辩资格审查阶段

2021.05.11 -2021.05.23 毕业论文(设计)答辩、上报成绩阶段

2021.05.24 -2021.05.30 毕业论文(设计)评估与总结阶段

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