C4.5算法优化及其在工业品销售中应用研究

这是一篇关于工业品,精准营销,预测模型,C4.5算法,Gini指数,精准度的论文, 主要内容为工业品的生产与销售是现实生活中必不可少的重要因素,已经影响到社会的各个方面,也在社会众多领域中扮演着重要的角色。目前阶段工业品分类众多、决策采购的过程繁琐、交易涉及的金额大、对专业性要求强。传统的购买方式靠客户关系代购、渠道采购或在销售平台上选择购买,这导致顾客需要花费大量的时间和精力。对于公司销售平台来说能分析顾客购物的意图,实现精准化营销,同时预测出工业品的销售情况,才在竞争激烈的当今社会占有一席之地,也是销售平台系统运营胜出的必由之路。为了实现对客户的精准营销以及预测工业品的销售情况,建立工业品销售预测系统。销售预测系统帮助销售人员解决实现对客户的精准营销,帮助平台管理人员预测工业品的销售情况,因此系统具有以下功能:1)数据预处理功能。从电商平台数据库中提取所有数据表,结合销售数据记录表,共同完成系统的数据获取;获取后的数据需要预处理,清除存在的“脏”数据;由于数据的来源不同,需要完成数据的格式转换。2)预测模型功能。对于实现精准营销而言需要分析不同类型的客户、不同类型的工业品和相关影响因素;对于实现预测工业品的销售情况,需要分析不同类型的工业品以及影响其销售的因素。为了准确的预测分析结果,选择C4.5决策树算法建立预测模型,引入Gini指数提高系统在工业品预测销售的精准度。改进后的模型不仅建模快、处理分类简单而且提高了系统预测的准确度。对于实现精准营销而言,将相关影响因素数据导入预测模型,预测模型给出客户偏爱工业品的类型;对于预测工业品的销售情况而言,将不同类型的工业品以及影响因素导入系统,预测出该类型工业品的销售情况。3)调整营销策略功能。销售人员可以根据预测模型的结果对用户实现精准销售,为个人提高业绩为公司实现效益。平台管理人员可以调整平台营销策略,也为公司的仓库存储提供便利。结合电商销售平台实际情况,通过对电商销售平台上用户以及工业品的研究,找出用户未来会购买的工业品以及预测工业品销售情况。通过制定恰当的销售策略,为该平台销售以及业务的长期规划带来积极的意义。

基于客户可信度的calendar系统研究与实现

这是一篇关于calendar,数据挖掘,k-means算法,C4.5算法,可信度分类的论文, 主要内容为在现代社会人们越来越关注健康问题,导致越来越多的人开始通过签约私人医生来保证自身的身体健康。但是现在的私人医生的质量参差不齐,病人不能判断私人医生的可信度。对于私人医生来讲,也希望签约可信度高的病人。而且,随着“互联网+”时代的到来,互联网与工业,商业,金融业,交通,医疗,教育,服务业进行了全面的融合。但是作为个体服务提供者的私人医生还没有享受到互联网带来的便利。现在很多私人医生还在用比较原始的方式来管理和维护客户关系,病人也只能通过电话来预约医生。一方面,病人不能判断预约的医生是否可信;另一方面,医生也不能判断病人是否可信。所以对医生和病人进行可信度分类有了实际意义。本文以calendar系统为基础,对calendar系统上的私人医生和病人进行可信度分类。calendar系统是一个病人预约医生的平台,病人可以预约平台上的医生,医生可以处理病人的预约信息,并且可以维护签约的客户。本文依据系统中医生和病人的个人信息、预约信息,采用数据挖掘技术对医生和病人进行聚类分析和分类分析。本文研究了数据挖掘的定义、过程和功能。并说明了在系统中采用聚类和分类算法的可行性。论文详细研究了聚类算法k-means和分类算法C4.5的基本原理和执行过程,并用JAVA语言在eclipse平台上对其进行了编码实现。论文描述了加权的k-means聚类算法和C4.5分类算法如何在calendar系统中对私人医生和病人进行可信度分类。详细介绍了特征变量的选取,特征变量权重的确定,数据集的预处理。然后利用聚类算法对系统中的注册的用户进行可信度分类,并利用分类算法对样本训练集进行分类分析,并建立分类模型,对未注册的用户进行分类预测。论文采用java语言对calendar系统进行开发,采用JAVAEE的三层架构模式,数据库采用MYSQL和REDIS结合的方式,前端框架采用JQUERY MOBILE技术。通过本系统病人可以根据医生的可信度来选择医生,而医生也可以根据病人的可信度来选择病人,从而为病人和医生提供一个可信的环境。

基于决策树的学生成绩分类模型的教学评估系统

这是一篇关于决策树,C4.5算法,学生成绩,分类模型,教学评估系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展以及高校师生信息化程度的不断深入提高,对学生成绩进行管理、统计、对比等简单的信息处理方式已经难以满足学生和学校在实际校园生活中的需要。在人工智能广泛应用于各领域的当下,基于数据挖掘技术的学生各方面情况预测的研究已经成为当今国内外高校信息管理领域研究的热点。学者们通过各个不同的角度,运用不同的数据挖掘算法,对各种学生各种行为特征信息进行预处理,提出了对教育相关的各方面状态进行预测的不同研究成果。但是,哪类数据挖掘算法比较适合高校信息化管理的提高,大数据分析技术在哪些方面可以帮助高校进行学生管理,如何将数据挖掘算法应用于学生管理中并且得到有效的应用,现有的学生信息化数据如何用到学生的未来情况预测中去,这些问题都有待进一步研究。本文在已有研究成果的基础上,从高校现有信息化建设的实际情况出发,做了如下几个方面的研究:首先,对决策树算法进行比较分析,通过实验验证了不同决策树算法在成绩预测领域的准确率和适用性,提取学院现有信息化系统中关于学生兴趣、学生习惯、课后复习情况、出勤率、教师职称、教学态度、教学方法等相关特征,对数据进行预处理得到一个比较合理的数据集,将各个决策树算法应用到学生成绩预测中,运用十折交叉验证法验证该算法的性能,实验结果表明改进的C4.5算法对学生成绩预测具有比原始C4.5算法以及其他几个决策树算法更高的准确率,并且在不同维度的属性作为训练集的情况下表现出更好的鲁棒性。其次,基于前一部分的决策树学生成绩预测模型,应用面向对象的思想,集成高校现阶段的各个信息化系统,进行了系统架构、建模设计、数据库结构设计等方面的设计,以B/S架构初步实现了教学评估系统,对现有学生信息进行处理,预测学生未来成绩,对高校教学工作和教学评估具有一定指导作用。最后,本文还对上述主要工作进行了总结,指出由于时间关系和与其它系统的对接客观因素原因,课题中在选择更多和学生成绩相关属性信息方面的不足以及还未涉及研究和教学评估指标也密切相关的师资队伍建设、教学档案、教学条件等指标的挖掘分析。今后将进一步完善系统,延伸到综合应用关联规则算法、决策树算法、聚类算法等对学生心理、学生一卡通的消费、使用情况进行研究以期用分析结果为困难学生实现精准帮扶。

基于C4.5改进的林地宜植性预测系统的研究与实现

这是一篇关于C4.5算法,园林绿化,可视化,预测,林地宜植性的论文, 主要内容为随着信息技术的不断变革,在城市建设中,园林绿化水平正在蓄力提升。党的十八大以来,园林绿化已经成为一门新兴的环境产业,其行业发展领域一直在不断地扩大。结合城市发展现状和人民生活品质的提升等因素,城市的园林建设在苗木的种类、质量、成活率等方面均有较高的要求,尤其是在苗木的资源以及设计能力方面将成为优势企业的核心竞争力。为了推动城市园林绿化这一新兴产业的发展,本文以城市园林绿化工程的主要原材料之一苗木为主要因素,围绕数据挖掘技术中的决策树算法开展研究,提出了一种改进的C4.5决策树算法,制定出林地宜植性预测系统。首先通过对连续属性的不同值在同一属性下的分布特点进行分析,将统计学中的正态分布特征原理与C4.5算法相结合,依据属性正态分布特征对连续属性进行离散化处理。设置分割点为未知数,利用正态分布特征函数的积分公式,计算未知数分割点。然后对分割点进行排序,结合Fayyad边界值原理,选取排序后相邻两类边界点处的属性取值作为测试属性值计算信息熵,建立林地宜植性预测模型。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法在一定程度上提高了连续属性分类的准确率和决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。进而结合数据可视化技术对近几年园林种植苗木的种植面积、产生的经济效益进行可视化转换,为政府在园林建设决策方面提供了有力的支持,有助于政府发展园林绿化这一新兴产业。为构建具有应用价值的林地宜植性预测系统,本文首先研究了预测系统的构成,对整个系统进行功能性需求分析与非功能性需求分析,其次对数据库进行了概要设计和详细设计,使用改进的C4.5算法构建决策树模型和预测模型。最后使用Java开发语言、B/S架构模式、Spring、Spring MVC、Hibernate框架实现林地宜植性预测系统,并找若干用户对系统进行功能测试。从而证明系统运行的稳定性和改进算法的可行性,为政府管理者提供综合分析与智力支持。

基于B/S架构的教学管理三级指标评价预测系统设计与实现

这是一篇关于教学管理评估,B/S架构,层次分析法,数据可视化,C4.5算法的论文, 主要内容为在教学管理工作中,教学工作需要不断地进行诊断和改进,但目前高职高专院校的评价系统仅是基本人工记录系统。由于采用信息化技术手段,可实现多目标评价优化;采用层次分析法进行数据分析,并把分析结果作为诊断和改进的决策依据,可使学院通过制定评价指标、编写调查问卷并借助评价指标佐证材料的收集和整理来辅助决策,因此指标评价预测系统是目前高职高专院校需要不断完善的工作。目前这项工作还是采用人工方式,以纸质版的问卷流程方式来处理,佐证材料收集后,还需要反复审核,组织专家组开会研讨评价。工作量大且工作效率极低。本文根据评价工作的业务流程,研究并设计实现了基于B/S架构的教学管理三级指标评价预测系统。本文中主要实现了如下工作:1、设计三级指标评价预测系统结构框架。基于B/S架构和工作流技术,设计并实现了系统评价项目的业务流程。系统可根据评价项目实施过程中的变数(人员变动、流程变动),自由设置已开始的评价项目的评价环节、参与人员、评审流程等内容,这是本工作的独特之处。2、用户定制的灵活指标选择方案,在评价系统用户管理与评价项目设置模块中,实现由系统自动产生建议指标,再由用户自由定制调整的内容产生方式,提供了应用的灵活性。管理员可以自由设置和修改评价项目;每个评价指标项目可以选择被评价人和评价人;同一个评价指标项目下的不同评价条款可以指定不同的评价人和被评价人;一张评价表内的不同评价内容可由不同范围评价人进行评价。3、系统专业评价结果的多可视化实现。可用图形显示数据结果,用饼形图显示各项占比重及分值;不同学院的不同专业的评价项目可以用折线图进行比较;对评价项目可根据实施步骤,针对当前环节的评价人和下一步环节进行灵活设置。可视化方案直观易理解,解决学校中常见的评价项目人员变动导致评价项目执行迟缓的问题。4、根据综合数据分析结果,用C4.5算法实现专业影响力的分类。实现评价项目不同学年度之间的同专业评价或其他同类评价项目的可视化柱形图和折线图比较,可为决策层提供参考依据。

基于决策树算法的气象数据分析及发布平台

这是一篇关于气象数据,C4.5算法,Bagging算法,AdaBoost算法,MVVM的论文, 主要内容为人们的生活和气象预报有着密不可分的关系,实时而准确的天气预报非常重要。随着气象观测技术的进步、探测仪器的精准化和数据存储技术的发展,获得了海量的复杂的多维气象数据。从这些数据中准确高效的分析所蕴含的规律是一个巨大的挑战。另一方面,一个高性能的气象预报发布平台是不可或缺的,能及时的将气象信息传递给用户。本文的数据来自于广东省佛山市自动气象站气象数据,以C4.5决策树算法为研究对象,并且结合组合算法构建组合降雨预测模型,对多维气象数据进行准确的分类,并且实现了气象信息预报发布平台。具体如下:(1)基于决策树算法,对决策树算法的基本概念、类别、实现过程和性能评价进行详细的介绍。对C4.5决策树做出两点改进:针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类,没有考虑属性对分类结果的影响,导致的分类准确率低的问题,提出了基于距离权值的C4.5算法。针对叶子节点含有的最小样本数对生成决策树的影响不同的问题,设置叶子节点的最小样本数为最佳值,构建最佳分类模型。(2)介绍组合算法的概念、分类,尤其详细介绍了 Bagging和AdaBoost算法的实现过程。利用C4.5算法和基于距离权值的C4.5算法训练多个基础分类器,并且通过Bagging和AdaBoost算法构建组合决策树,实验证明,组合决策树在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。(3)针对自动气象站的气象数据搭建降雨分类模型,利用分类模型进行降雨预测,搭建气象预报发布平台。介绍了平台的设计目标、总体设计架构和模块功能等。本论文采用基于MVVM(控制器-模型-视图)开发模式的Vue.js框架,利用JavaScript等前端技术实现气象预报发布平台的搭建。

基于C4.5改进的林地宜植性预测系统的研究与实现

这是一篇关于C4.5算法,园林绿化,可视化,预测,林地宜植性的论文, 主要内容为随着信息技术的不断变革,在城市建设中,园林绿化水平正在蓄力提升。党的十八大以来,园林绿化已经成为一门新兴的环境产业,其行业发展领域一直在不断地扩大。结合城市发展现状和人民生活品质的提升等因素,城市的园林建设在苗木的种类、质量、成活率等方面均有较高的要求,尤其是在苗木的资源以及设计能力方面将成为优势企业的核心竞争力。为了推动城市园林绿化这一新兴产业的发展,本文以城市园林绿化工程的主要原材料之一苗木为主要因素,围绕数据挖掘技术中的决策树算法开展研究,提出了一种改进的C4.5决策树算法,制定出林地宜植性预测系统。首先通过对连续属性的不同值在同一属性下的分布特点进行分析,将统计学中的正态分布特征原理与C4.5算法相结合,依据属性正态分布特征对连续属性进行离散化处理。设置分割点为未知数,利用正态分布特征函数的积分公式,计算未知数分割点。然后对分割点进行排序,结合Fayyad边界值原理,选取排序后相邻两类边界点处的属性取值作为测试属性值计算信息熵,建立林地宜植性预测模型。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法在一定程度上提高了连续属性分类的准确率和决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。进而结合数据可视化技术对近几年园林种植苗木的种植面积、产生的经济效益进行可视化转换,为政府在园林建设决策方面提供了有力的支持,有助于政府发展园林绿化这一新兴产业。为构建具有应用价值的林地宜植性预测系统,本文首先研究了预测系统的构成,对整个系统进行功能性需求分析与非功能性需求分析,其次对数据库进行了概要设计和详细设计,使用改进的C4.5算法构建决策树模型和预测模型。最后使用Java开发语言、B/S架构模式、Spring、Spring MVC、Hibernate框架实现林地宜植性预测系统,并找若干用户对系统进行功能测试。从而证明系统运行的稳定性和改进算法的可行性,为政府管理者提供综合分析与智力支持。

电子政务综合平台人力资源决策系统的研究

这是一篇关于电子政务,J2EE,决策支持,C4.5算法的论文, 主要内容为信息化作为当前最先进的生产力,极大地推动了传统工业社会向现代信息化社会的转变。电子政务作为信息化建设中一个极为重要的研究领域,正受到越来越多的政府和企业的重视。国内外已经从多个方向对电子政务展开了研究,相关领域的技术已经非常成熟稳定。正是在这种背景下,某研究所提出构建电子政务综合平台,并在该平台的基础上构建人力资源决策系统,借此提升该所的业务管理能力,推进该所的组织建设,改进干部及人才管理方式,以及对外服务能力。本文对电子政务和挖掘算法在国内外的研究现状进行了简要介绍,通过对该研究所现状的需求分析,提出了电子政务平台人力资源决策系统的实现目标,并对平台及人力资源决策系统展开了详细地功能分析和非功能性分析。本文重点放在了电子政务平台、决策树算法的改进及其在人力资源决策系统上的应用上,包括平台的总体设计、技术架构设计、数据库设计和各主要功能模块的设计与实现、基于C4.5决策树算法的改进及应用。本文的主要工作如下:(1)电子政务平台及人力资源决策系统的需求分析。对平台的三个主要模块及人力资源决策系统进行了详细地需求分析,接着从界面、内容和系统业务量需求等非功能性方面进行详细地需求分析。(2)电子政务平台的设计与实现,包括总体设计、数据库设计和主要功能模块的设计与实现。(3)基于C4.5决策树算法的改进及其在人力资源决策系统的应用。重点介绍了数据建模相关的决策树算法ID3、C4.5以及针对研究所人力资源管理的数据特点而对C4.5算法进行的优化改进,并通过实验验证了改进算法的有效性。接着将改进算法应用到决策系统,详述了系统涉及到的步骤,并简要描述了决策系统的实现。本文研究并实现的电子政务综合平台人力资源决策系统,功能全面,安全性高,业务处理快速高效,资源整合度高,服务人性化,可以有效地提高研究所的管理和服务的效率和质量。

C4.5算法优化及其在工业品销售中应用研究

这是一篇关于工业品,精准营销,预测模型,C4.5算法,Gini指数,精准度的论文, 主要内容为工业品的生产与销售是现实生活中必不可少的重要因素,已经影响到社会的各个方面,也在社会众多领域中扮演着重要的角色。目前阶段工业品分类众多、决策采购的过程繁琐、交易涉及的金额大、对专业性要求强。传统的购买方式靠客户关系代购、渠道采购或在销售平台上选择购买,这导致顾客需要花费大量的时间和精力。对于公司销售平台来说能分析顾客购物的意图,实现精准化营销,同时预测出工业品的销售情况,才在竞争激烈的当今社会占有一席之地,也是销售平台系统运营胜出的必由之路。为了实现对客户的精准营销以及预测工业品的销售情况,建立工业品销售预测系统。销售预测系统帮助销售人员解决实现对客户的精准营销,帮助平台管理人员预测工业品的销售情况,因此系统具有以下功能:1)数据预处理功能。从电商平台数据库中提取所有数据表,结合销售数据记录表,共同完成系统的数据获取;获取后的数据需要预处理,清除存在的“脏”数据;由于数据的来源不同,需要完成数据的格式转换。2)预测模型功能。对于实现精准营销而言需要分析不同类型的客户、不同类型的工业品和相关影响因素;对于实现预测工业品的销售情况,需要分析不同类型的工业品以及影响其销售的因素。为了准确的预测分析结果,选择C4.5决策树算法建立预测模型,引入Gini指数提高系统在工业品预测销售的精准度。改进后的模型不仅建模快、处理分类简单而且提高了系统预测的准确度。对于实现精准营销而言,将相关影响因素数据导入预测模型,预测模型给出客户偏爱工业品的类型;对于预测工业品的销售情况而言,将不同类型的工业品以及影响因素导入系统,预测出该类型工业品的销售情况。3)调整营销策略功能。销售人员可以根据预测模型的结果对用户实现精准销售,为个人提高业绩为公司实现效益。平台管理人员可以调整平台营销策略,也为公司的仓库存储提供便利。结合电商销售平台实际情况,通过对电商销售平台上用户以及工业品的研究,找出用户未来会购买的工业品以及预测工业品销售情况。通过制定恰当的销售策略,为该平台销售以及业务的长期规划带来积极的意义。

基于C4.5改进的林地宜植性预测系统的研究与实现

这是一篇关于C4.5算法,园林绿化,可视化,预测,林地宜植性的论文, 主要内容为随着信息技术的不断变革,在城市建设中,园林绿化水平正在蓄力提升。党的十八大以来,园林绿化已经成为一门新兴的环境产业,其行业发展领域一直在不断地扩大。结合城市发展现状和人民生活品质的提升等因素,城市的园林建设在苗木的种类、质量、成活率等方面均有较高的要求,尤其是在苗木的资源以及设计能力方面将成为优势企业的核心竞争力。为了推动城市园林绿化这一新兴产业的发展,本文以城市园林绿化工程的主要原材料之一苗木为主要因素,围绕数据挖掘技术中的决策树算法开展研究,提出了一种改进的C4.5决策树算法,制定出林地宜植性预测系统。首先通过对连续属性的不同值在同一属性下的分布特点进行分析,将统计学中的正态分布特征原理与C4.5算法相结合,依据属性正态分布特征对连续属性进行离散化处理。设置分割点为未知数,利用正态分布特征函数的积分公式,计算未知数分割点。然后对分割点进行排序,结合Fayyad边界值原理,选取排序后相邻两类边界点处的属性取值作为测试属性值计算信息熵,建立林地宜植性预测模型。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法在一定程度上提高了连续属性分类的准确率和决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。进而结合数据可视化技术对近几年园林种植苗木的种植面积、产生的经济效益进行可视化转换,为政府在园林建设决策方面提供了有力的支持,有助于政府发展园林绿化这一新兴产业。为构建具有应用价值的林地宜植性预测系统,本文首先研究了预测系统的构成,对整个系统进行功能性需求分析与非功能性需求分析,其次对数据库进行了概要设计和详细设计,使用改进的C4.5算法构建决策树模型和预测模型。最后使用Java开发语言、B/S架构模式、Spring、Spring MVC、Hibernate框架实现林地宜植性预测系统,并找若干用户对系统进行功能测试。从而证明系统运行的稳定性和改进算法的可行性,为政府管理者提供综合分析与智力支持。