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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:詹凱雁
研究生(外文):ZHAN, KAI-YAN
論文名稱:應用資料探勘於銷售預測之探討─以K公司自行車攜車架產品為例
論文名稱(外文):The Application of Data Mining to Sales Forecasting- A Case Study of Bike Carriers Products in K Company
指導教授:顧瑞祥顧瑞祥引用關係
指導教授(外文):GUH, RUEY-SHIANG
口試委員:李孟樺楊健炘
口試委員(外文):LI, MENG-HUAYANG, CHIEN-HSIN
口試日期:2018-06-13
學位類別:碩士
校院名稱:國立虎尾科技大學
系所名稱:工業管理系工業工程與管理碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:132
中文關鍵詞:資料探勘銷售預測高斯過程線性迴歸支援向量迴歸類神經網路
外文關鍵詞:Data MiningSales ForecastingGaussian ProcessesLinear RegressionMultilayer PerceptronSupport Vector Regression
相關次數:
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台灣的自行車周邊產品製造業在全球市場中極具競爭力,除了代工製造,許多企業開始創建自有品牌,為滿足顧客及市場多變的需求,於不間斷供貨與降低成品庫存壓力之間取得平衡,準確及時的銷售預測是企業在追求利潤並同時減少浪費的重要關鍵。本研究根據個案公司提供之銷售量資料,依產品型號整理出七項產品類別作為研究對象,並根據產業特性歸納45項影響預測之因素,應用資料探勘中時間序列預測技術的高斯過程、線性迴歸、類神經網路、支援向量迴歸等工具進行產品銷售量預測,最後與2017年實際銷售值進行驗證分析。結果顯示支援向量迴歸提供了優良的預測結果,其次為線性迴歸及多層感知類神經網路,本研究之預測值與實際銷售量誤差範圍在0.85%至27.92%。但無一工具適用所有產品類別,各產品的最佳預測方法仍仰賴使用者的判斷。
The bicycle peripheral product manufacturing industry of Taiwan is extremely competitive in the global market. Except for Original Design Manufacturer, many companies have begun to create their own brands. To satisfy the flexible demand of customers and the market, strike a balance between continuously supply and alleviate the pressure of finished goods inventory. As for enterprises, development the sales forecast model is an important key to pursue profits and reduce waste at the same time. Based on the data provided by the case companies, there are seven product categories as the research objects in this study, and the induction made from the characteristics of the industry for 45 factors affect the prediction. The purpose of this study is applying Gaussian Processes, Linear Regression, Multilayer Perceptron, SMOreg of time series forecasting tools based on data mining to product sales forecasting and compared the forecast results with product sales in 2017. The study results show that with the four algorithms as the base, SMOreg got the best results. All of the study results with forecasting error are from 0.85% to 27.92%. In this study, none of tools is compatible to every product, the most suitable method for each object still depends on the decision by user.
摘要......i
Abstract......ii
誌謝......iii
目錄......iv
表目錄......vi
圖目錄......vii
第一章 緒論......1
1.1 研究背景與動機......1
1.2 研究目的......2
1.3 研究限制與範圍......3
1.4 研究架構......4
第二章 文獻探討......6
2.1 預測......6
2.1.1 銷售預測......7
2.1.2 預測步驟......7
2.2 預測方法......8
2.3 資料探勘(Data Mining)......9
2.3.1 資料探勘之流程步驟......11
2.3.2 資料探勘的類型......12
2.4 應用資料探勘於銷售預測之相關文獻......13
2.5 應用於本研究之資料探勘方法......14
第三章 研究方法......19
3.1 研究流程......19
圖3.1 研究流程圖......20
3.2 影響自行車攜車架銷售因素......20
3.3 資料來源......26
3.4 實驗軟硬體資訊......27
3.4.1 WEKA簡介......27
3.4.2 WEKA文件系統格式......29
3.5 模型建構說明......29
3.6 預測模型評估......32
第四章 銷售預測......34
4.1 銷售預測模型......35
4.1.1 代工產品總銷售量預測......35
4.1.2 自有品牌產品總銷售量預測......40
4.1.2.1 背負式攜車架產品銷售預測......44
4.1.2.2 平台式攜車架產品銷售預測......49
4.1.2.3 雙臂式攜車架產品銷售預測......54
4.1.2.4 車頂行李盤產品銷售預測......58
4.1.2.5 車頂橫桿產品銷售預測......63
4.2 預測結果......67
4.3 預測結果分析與驗證......69
第五章 結論與建議......72
5.1 結論......72
5.2 未來研究方向與建議......73
參考文獻......74
附錄A WEKA操作流程畫面......77
附錄B 原始資料庫......82
附錄C WEKA輸出結果節錄......89
Extended Abstract......128
參考文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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