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研究生:林忠
研究生(外文):Chung Lin
論文名稱:應用類神經網路於咖啡連鎖業商品銷售預測之研究
論文名稱(外文):Applying Artificial Neural Network onSales Forecasting For Coffee Chain Store
指導教授:朱美珍朱美珍引用關係李御璽李御璽引用關係
指導教授(外文):Mei-Chen,ChuYue-Shi Lee
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:資訊管理學系碩士在職專班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:121
中文關鍵詞:資料探勘咖啡連鎖業類神經網路銷售預測
外文關鍵詞:Neural networkCoffee Chain StoreData MiningSales forecasting
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如果企業能預知商品銷售的數量、需要的時間,企業就可制定較佳之決策以締造銷售佳績。本研究的目的即是希望藉由資料探勘技術中的倒傳遞類神經網路技術,建構某咖啡連鎖業總部及店舖的商品銷售預測模型,以協助商品採購上的預測,進而降低整體營運成本,增加在市場上的競爭力。

基於上述的研究背景與動機,本研究擬藉由資料探勘的方式對台灣某咖啡連鎖業體系進行研究分析,以作為商品對外訂購時之參考。利用倒傳遞類神經網路技術建立總部及店舖咖啡豆銷售量的預測模型,在總部建模時以獨立式檢定及相關係數找出能影響銷售的重要屬性以及在處理店舖建模型時提出以店舖叢集分類法來解決總部想預測眾多店舖銷售量時一個較經濟快速的做法。所找出影響銷售的的重要屬性及店舖叢集分類法,可做為未來咖啡連鎖業在建立銷售預測系統時的參考。
If the time that enterprises can forecasting the quantity that the products are sold,need,enterprises can make better decision in order to found the good result . The purpose of this research is to hope to use the Artificial Neural Network technologies of data mining domain, build the goods sales forecast model which constructs some general headquarters of coffee chain industry,in order to help the general headquarters on sales forecasting, and then reduce the whole operating cost,increase the competitiveness on the market.

On the basis of above-mentioned research background and motive, the way that this research is to applying Artificial Neural Network technologies on sales forecasting for Taiwanese coffee chain store. In order to be regarded as the reference of the general headquarters while ordering .In build headquarter model we use the test of independence and correlation coefficient method to find out those important attribute.In build stores model we provide a fastway to build stores model on sales forecasting that is use clustering method to clustering stores to reduce effort on build stores model.Important attribute of sell and stores clustering method,can make for future coffee chain industry reference while carrying on the sales forecast system.
目錄
摘 要 II
ABSTRACT III
第壹章 緒 論 5
第一節 研究背景及動機 6
第二節 研究問題 7
第三節 研究目的 7
第四節 研究範圍與限制 8
第五節 研究結構 8
第貳章 參考文獻 9
第一節 咖啡連鎖加盟業 9
一 連鎖加盟定義 9
二 咖啡店分類相關定義 12
第二節 銷售預測 15
第三節 預測方法簡介 17
第四節 類神經網路原理及應用 23
第五節 相關係數 30
第六節 SINGLE-LINK與COMPLETE-LINK 31
第參章 研究方法 33
第一節 研究架構 33
第二節 研究流程 35
第三節 研究主題 37
第四節 界定資料範圍內容及屬性選擇 37
第五節 資料清理 41
第六節 屬性分析 43
第七節 倒傳遞類神經網路參數設定 57
第八節 驗證方法 58
第九節 研究使用軟硬體 59
第肆章 研究成果 60
第一節 參數設定 60
第二節 總部資料探勘 62
第三節 店舖資料探勘 90
第伍章 結論與未來展望 114
第一節 結論 114
第二節 未來展望 114
參考文獻 115
中文部份
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英文部份:

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23、Jeffrey E. Sohl, A.R. Venkatachalam,”A neural network approach to Forcasting model selection”,Information & Management Vol.29,pp.297-303,1995
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