中国邮政业务发展状况的分类与预测研究

发布时间：2017-06-26 16:08

  本文关键词：中国邮政业务发展状况的分类与预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着物流市场的开放与电子商务的发展,中国快递物流业的竞争越来越激烈。国际快递公司随着中国加入WTO而陆续进入中国市场;国内的民营快递企业也在近年来迅速发展壮大。中国快递物流业的半壁江山被这些公司迅速瓜分。中国邮政作为快递物流业的元老,面对国内外同行的双面夹击,处境也变得越来越艰难。所以,为了能摆脱这样的困境,让自己在快递物流市场占有一席之地,中国邮政就必须分析市场现状,掌握市场信息,加快改革步伐,努力提升自己的市场竞争力。本文正是基于这一目的,利用Matlab和SPSS软件,通过数据挖掘技术对2002.1-2014.12共156个月的邮政业务数据.进行了分析。通过主成分分析法得知用3个主成分就能表示原来变量87.32%的信息,因而起到了降低数据维度的作用。同时发现对邮政业务总量有较大拉动作用的业务为快递和杂志订销业务。其中快递业务的影响最大。快递量在邮政业务总量中占有非常大的比重,以至于在对影响邮政业务发展状况的分支业务进行分类时发现:无论是使用决策树方法、朴素贝叶斯方法,或者是支持向量机方法,都得出了统一的结论——只用快递这一项业务的业绩情况就能预测出邮政业务总量的发展状况。同时,在本文中使用了时间序列分析方法对邮政业务总量进行了分析,发现邮政业务总量的波动情况有季节趋势,因而运用季节时间序列模型对邮政业务总量曲线进行拟合,预测出2015年12个月的邮政业务总量,分析其发展趋势。
【关键词】：邮政业务 主成分分析 分类 时间序列
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F616
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 选题背景及意义8-9
• 1.2 文献综述9-10
• 1.3 研究方法与研究内容10-12
• 2 主成分分析法12-25
• 2.1 主成分分析法简介12-13
• 2.2 主成分分析法在邮政业务数据中的运用13-25
• 3 邮政业务发展状况分类模型25-40
• 3.1 决策树分类25-29
• 3.2 朴素贝叶斯分类29-34
• 3.3 支持向量机分类34-37
• 3.4 快递业务的发展策略37-40
• 4 邮政业务总量的时间序列预测分析40-49
• 4.1 时间序列预测方法简介40-43
• 4.2 时间序列预测方法在邮政业务中的运用43-49
• 5 结束语49-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-55

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