基于ID3改进算法的乳品企业经销商满意度分类方法的研究

发布时间：2017-09-14 02:20

  本文关键词：基于ID3改进算法的乳品企业经销商满意度分类方法的研究

  更多相关文章： 经销商 满意度 数据挖掘 ID3算法 属性重要度

【摘要】：随着乳品产业的飞速发展,乳品企业开始注重消费者满意度的提升,却忽略了经销商满意度的提升。乳品企业经销商在整个营销渠道中有着举足轻重的地位,它承上启下地联系着供应商、零售商以及消费者。因此,开展经销商满意度的调查及分类研究,对于企业评估主打产品的竞争力、开拓新市场、巩固现有市场以及绩效考评工作都有着非常重要的意义。本研究的主要工作有以下三部分：第一部分,在前人关于经销商满意度研究成果的基础上,通过与某乳品企业的沟通和实地走访部分经销商,建立了一个新的经销商满意度评测指标体系。运用SPSS软件,使用因子分析法对评测指标体系进行了信度和效度分析后,得出一个合理、可靠的经销商满意度评测体系。并根据建立的评测指标体系设计、发放、回收调查问卷,收集到了供研究使用的真实数据。第二部分,在深入研究决策树分类算法后,结合粗糙集知识对ID3算法做出了改进,提出了一种基于属性约简和属性加权的ID3改进算法——WID3算法。WID3算法不仅克服了ID3算法的属性多值倾向问题,并且使生成的决策树深度更小、结构更简单、更容易让人理解。第三部分,对收集到的数据进行预处理后,分别用ID3算法和WID3算法建立分类模型,并对所建立的模型进行验证和对比评价。建好的分类模型可以对企业经销商进行分类预测,从而帮助企业了解经销商的整体情况,巩固现有经销商、发展新经销商。并根据其中发现的问题,有针对性地解决问题,提升服务,使企业在当今激烈的行业竞争中处于领先地位。
【关键词】：经销商 满意度 数据挖掘 ID3算法 属性重要度
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.82;F274
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 研究方法及内容14-15
• 1.3.1 研究方法14-15
• 1.3.2 研究内容15
• 1.4 本文组织结构15-17
• 1.5 创新点17-18
• 第二章 乳品行业现状分析及经销商满意度相关理论18-23
• 2.1 我国乳品行业的现状18-19
• 2.2 乳品行业的营销渠道模式19-20
• 2.3 经销商满意度理论20-23
• 2.3.1 经销商20
• 2.3.2 满意度理论20-21
• 2.3.3 经销商满意度21-23
• 第三章 数据挖掘及分类算法相关理论23-31
• 3.1 数据挖掘概述23-25
• 3.1.1 数据挖掘定义及任务23-24
• 3.1.2 数据挖掘技术与方法24-25
• 3.1.3 数据挖掘的应用25
• 3.2 决策树ID3算法25-29
• 3.2.1 信息熵理论26-27
• 3.2.2 ID3算法的过程描述27
• 3.2.3 ID3算法举例27-28
• 3.2.4 ID3算法的优缺点28-29
• 3.3 决策树的剪枝和评价29-31
• 3.3.1 决策树的剪枝29
• 3.3.2 分类模型的评价标准29-31
• 第四章 基于属性约简和属性加权的ID3算法的改进31-41
• 4.1 粗糙集理论31-34
• 4.1.1 信息表和不可分辨关系31
• 4.1.2 集合近似及其性质31-32
• 4.1.3 属性的依赖性、约简和重要性32-33
• 4.1.4 属性约简的方法33-34
• 4.2 基于粗糙集的一种新的ID3算法--WID3算法34-39
• 4.2.1 基于属性加权的ID3改进算法34-37
• 4.2.2 基于属性约简和属性加权的ID3改进算法37-38
• 4.2.3 改进的ID3算法的设计38-39
• 4.3 基于属性简约和属性加权WID3算法的流程39-41
• 第五章 ID3算法及WID3算法在经销商分类中的实证研究41-59
• 5.1 经销商满意度评测体系的建立41-48
• 5.1.1 满意度评测指标的选取和体系建立41
• 5.1.2 调查问卷的设计与数据的收集41-43
• 5.1.3 调查问卷分析43-48
• 5.2 乳品企业经销商分类模型48-49
• 5.3 数据预处理49-50
• 5.3.1 数据选择49
• 5.3.2 数据转换49-50
• 5.3.3 属性约简50
• 5.3.4 训练集和测试集的选择50
• 5.4 构建分类决策树模型50-55
• 5.4.1 ID3分类器模型的建立50-53
• 5.4.2 基于主成份分析的ID3算法分类器53-54
• 5.4.3 WID3算法分类器54-55
• 5.5 分类器模型评价55-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 总结59
• 6.2 展望59-61
• 参考文献61-64
• 致谢64

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本文编号：847291