| dc.contributor.advisor | 林我聰<br>邱光輝<br>陳樂惠 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 柯鶴聰 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 柯鶴聰 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2008 | en_US |
| dc.date.accessioned | 14-Sep-2009 09:14:55 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 14-Sep-2009 09:14:55 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 14-Sep-2009 09:14:55 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0096356018 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/31098 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊管理研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 96356018 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 97 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 資料挖掘與關聯式分析在許多案例中都有成功的應用，而對於零售商來說，除了將關聯式分析的資訊應用在銷售策略上以獲得更好的利潤之外，若能在進行銷售預測時便考量此要素，也許能更有效的提升準確度；因此本研究提出考慮產品關聯性的銷售預測模型，除了希望能夠對預測有所幫助，此外也能瞭解產品關聯性對於銷售預測的影響程度。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1.1研究背景..................................1 1.2研究動機..................................2 1.3研究目的..................................3 1.4研究方法..................................3 1.5研究範圍與假設............................4 1.6研究流程………............................4 第二章 文獻探討 2.1關聯式法則 2.1.1關聯式法則的定義......................5 2.1.2關聯式法則的表現方式..................6 2.1.3關聯式法則方法比較....................6 2.2協同規劃與補貨 2.2.1協同規劃、預測與補貨的定義..............7 2.2.2協同規劃、預測與補貨的三階段九步驟....8 2.3預測技術與模型 2.3.1CPFR流程下的預測..........................................11 2.3.2時間數列預測方法..........................................12 2.3.3因果銷售預測函數.....................15 2.3.4時間數列結合SVM法....................17 2.3.5 CPFR中的混和預測模型................19 2.4變數選取 2.4.1變數選取方法..........................................22 2.4.2類神經網路...........................23 2.5參數調整.................................26 第三章 研究方法 3.1研究架構.................................28 3.2銷售資料蒐集與整理.......................30 3.3關聯商品的挖掘...........................31 3.4多重時間數列－時間數列結合SVM法..........31 3.5預測模型變數選取－類神經網路 3.5.1輸入層解釋變數..........................................32 3.5.2隱藏層處理單元與隱藏層層數..........34 3.5.3模型變數篩選流程....................34 3.6多元線性回歸模型.........................35 3.7混和預測模型參數調整.....................36 3.8預測模型驗證.............................36 第四章 實驗分析與模型驗證 4.1 銷售資料敘述與分析.....................39 4.2 挖掘隱藏的產品關聯性...................40 4.3 第一階段實驗過程與結果.................40 4.4 第二階段實驗過程與結果.................48 4.5 第三階段實驗過程與結果.................54 第五章 結論與建議 5.1 結論...................................58 5.2 後續研究方向與建議.....................60 參考文獻…..................................61 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096356018 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 銷售預測 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 關聯性 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | CPFR | en_US |
| dc.title (題名) | 考慮隱藏的產品關聯性之CPFR銷售預測模型 | zh_TW |
| dc.title (題名) | A CPFR Sale Forecasting Model Based on Hidden Relevance Products | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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