声明
摘要
英文摘要
目录
第1章绪论
1.1课题研究的背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3课题主要工作与创新
1.4论文的组织结构
第2章系统相关技术和算法原理的介绍
2.1.1 Hadoop大数据平台的存储架构
2.1.2 Spark大数据的处理框架
2.2时间序列数据回归分析的原理
2.2.1计量经济学的数据类型
2.2.2时间序列数据的回归分析
2.3中文分词的技术
2.3.1 中文分词的定义和分类
2.3.2结巴中文分词工具的介绍
2.4频繁项集挖掘算法的介绍
2.4.1频繁项集挖掘的概念
2.4.2频繁项集挖掘的两个经典算法的原理
2.4.3 两个经典算法各自的优势
第3章商品季节性分析系统的需求分析
3.1 系统基本功能的需求分析
3.2系统性能和准确度评估的需求分析
第4章商品季节性分析系统的设计
4.1系统的功能与目的
4.2系统总体结构的设计
4.3品类商品的基线销量的计算模块的设计
4.4季节性商品的初步筛选模块的设计
4.5品类季节性属陛组的计算模块的设计
4.6品类季节性属性组的季节性计算模块的设计
4.7品类全量商品的季节性匹配模块的设计
4.8商品季节性WEB页面展示模块的设计
4.9系统性能及准确度评估模块的设计
第5章商品季节性分析系统的实现和测试
5.1 品类商品的基线销量计算模块的实现和测试
5.1.1 品类商品的基线销量计算模块的实现
5.1.2品类商品的基线销量计算模块的测试
5.2品类季节性商品的初步筛选模块的实现和测试
5.2.1 品类季节性商品的初步筛选模块的实现
5.2.2 品类季节性商品的初步筛选模块的测试
5.3 品类季节性属性组的计算模块的实现和测试
5.3.1 品类季节性属性组的计算模块的实现
5.3.2品类季节性属性组的计算模块的测试
5.4品类季节性属性组的季节性计算模块的实现和测试
5.4.1 品类季节性属性组的季节性计算模块的实现
5.4.2品类季节性属性组的季节性计算模块的测试
5.5品类全量商品的季节性匹配模块的实现和测试
5.5.1 品类全量商品的季节性匹配模块的实现
5.5.2品类全量商品的季节性匹配模块的测试
5.6商品季节性WEB页面展示模块的实现和测试
5.6.1商品季节性WEB页面展示模块的实现
5.6.2 商品季节性WEB页面展示模块的测试
5.7系统性能和准确度评估模块的实现和测试
5.7.1 系统性能和准确度评估模块的实现
5.7.2系统性能和准确度评估模块的测试
第6章总结与展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果
相关知识
电商市场:花卉产品消费数据运营分析【多平台数据整合】
基于ssm+vue电商交易平台(开题报告+程序+论文+java)
基于超市商品补货策略的分析——以2023年全国数学建模竞赛C题为例
中国科技类个股收益横截面的季节性研究——基于面板数据的实证分析
“数据狂魔”看鲜花电商:市场规模将超2000亿
2023年鲜花电商行业现状分析:35%鲜花电商行业用户实现周期性购买鲜花.pptx
大数据毕业设计
Python+Django框架淘宝零食销售数据可视化系统网站作品截图和开题报告参考
鲜花电商行业数据分析:2021Q1中国60.8%鲜花电商用户体验过2
鲜花电商行业数据分析:2021Q1中国68.8%鲜花电商用户购买随机喜欢的花束
网址: 基于电商大数据的商品季节性分析系统 https://m.huajiangbk.com/newsview530588.html
上一篇: 太平洋牡蛎血淋巴中弧菌群落的持久 |
下一篇: 节假日及季节性因素对牛肉消费市场 |