本文關(guān)鍵詞：中國(guó)郵政業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r的分類與預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著物流市場(chǎng)的開放與電子商務(wù)的發(fā)展,中國(guó)快遞物流業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈。國(guó)際快遞公司隨著中國(guó)加入WTO而陸續(xù)進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng);國(guó)內(nèi)的民營(yíng)快遞企業(yè)也在近年來迅速發(fā)展壯大。中國(guó)快遞物流業(yè)的半壁江山被這些公司迅速瓜分。中國(guó)郵政作為快遞物流業(yè)的元老,面對(duì)國(guó)內(nèi)外同行的雙面夾擊,處境也變得越來越艱難。所以,為了能擺脫這樣的困境,讓自己在快遞物流市場(chǎng)占有一席之地,中國(guó)郵政就必須分析市場(chǎng)現(xiàn)狀,掌握市場(chǎng)信息,加快改革步伐,努力提升自己的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。本文正是基于這一目的,利用Matlab和SPSS軟件,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)2002.1-2014.12共156個(gè)月的郵政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù).進(jìn)行了分析。通過主成分分析法得知用3個(gè)主成分就能表示原來變量87.32%的信息,因而起到了降低數(shù)據(jù)維度的作用。同時(shí)發(fā)現(xiàn)對(duì)郵政業(yè)務(wù)總量有較大拉動(dòng)作用的業(yè)務(wù)為快遞和雜志訂銷業(yè)務(wù)。其中快遞業(yè)務(wù)的影響最大�？爝f量在郵政業(yè)務(wù)總量中占有非常大的比重,以至于在對(duì)影響郵政業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r的分支業(yè)務(wù)進(jìn)行分類時(shí)發(fā)現(xiàn):無論是使用決策樹方法、樸素貝葉斯方法,或者是支持向量機(jī)方法,都得出了統(tǒng)一的結(jié)論——只用快遞這一項(xiàng)業(yè)務(wù)的業(yè)績(jī)情況就能預(yù)測(cè)出郵政業(yè)務(wù)總量的發(fā)展?fàn)顩r。同時(shí),在本文中使用了時(shí)間序列分析方法對(duì)郵政業(yè)務(wù)總量進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)郵政業(yè)務(wù)總量的波動(dòng)情況有季節(jié)趨勢(shì),因而運(yùn)用季節(jié)時(shí)間序列模型對(duì)郵政業(yè)務(wù)總量曲線進(jìn)行擬合,預(yù)測(cè)出2015年12個(gè)月的郵政業(yè)務(wù)總量,分析其發(fā)展趨勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：郵政業(yè)務(wù) 主成分分析 分類 時(shí)間序列
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F616
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 選題背景及意義8-9
• 1.2 文獻(xiàn)綜述9-10
• 1.3 研究方法與研究?jī)?nèi)容10-12
• 2 主成分分析法12-25
• 2.1 主成分分析法簡(jiǎn)介12-13
• 2.2 主成分分析法在郵政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的運(yùn)用13-25
• 3 郵政業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r分類模型25-40
• 3.1 決策樹分類25-29
• 3.2 樸素貝葉斯分類29-34
• 3.3 支持向量機(jī)分類34-37
• 3.4 快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展策略37-40
• 4 郵政業(yè)務(wù)總量的時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析40-49
• 4.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介40-43
• 4.2 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法在郵政業(yè)務(wù)中的運(yùn)用43-49
• 5 結(jié)束語49-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55

【相似文獻(xiàn)】

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