导读:本文包含了营销预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:银行,金融产品,预测,BP神经网络
营销预测模型论文文献综述
李婷婷[1]（2019）在《基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究》一文中研究指出随着商业银行金融业务的发展和体制改革的不断深化,国内各商业银行之间的竞争日趋激烈,这一趋势在国内金融产品营销上的表现得尤为突出。各银行为了获取更多的客户资源、占有更大的市场份额,往往采取"简单"的性价比竞争和"此起彼伏"的推销宣传战,其弊端显而易见。这就要求银行要采取以客户为中心的策略,根据客户的类型和需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。因此,营销模型成了预测利润,提高客户满意度、忠诚度的有效指导工具。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。本文通过BP神经网络对产品营销响应进行预测分析,指导营销方案的设置和提高效率。(本文来源于《现代营销(下旬刊)》期刊2019年10期）
刘逸爽[2]（2019）在《基于多模型融合的疾病预测的医药电商智慧营销研究》一文中研究指出近几年来,国民健康意识的提高以及疾病防控服务都在客观上对疾病预测的准确性及药品的及时性提出了现实要求,医药电商也受到了国家的高度重视。同时,尽管以大数据为依托的智慧营销得到了越来越多的应用,但是目前关于医药电商智慧营销的相关研究仍较为欠缺,大部分忽视了外部数据的重要性,存在着信息滞后和不能提前反应出市场真实需求的问题。而疾病预测作为一种相关性较高的、具有前瞻性的外部数据,能够全面、及时的反映出药品的整体需求,因此如何结合疾病预测开展医药电商智慧营销成为了研究的新方向。鉴于此,本文加入了疾病预测作为医药电商智慧营销的外部补充信息。在这个基础上,首先,本文提出了一种基于多模型融合的疾病预测模型:对以疾病历史值为回归对象的ARIMA时序模型,以及以网络搜索数据——百度指数为特征的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型进行了模型融合,通过对目标变量进行高斯变换和多模型融合形成疾病预测总体模型,研究证明了该模型能够有效的提高疾病预测的准确性和稳定性,同时也证明了疾病预测的可行性和可信度;其次,本文探讨了架构于疾病预测之上的医药电商智慧营销的内容;第叁,构建了基于疾病预测的医药电商智慧营销系统。本文优化了疾病预测模型,通过对目标变量进行高斯变换的数据处理方法,能够有效的提高模型拟合的效果;同时采用了一种多模型融合的疾病预测模型,提高了疾病预测的准确性;并将疾病预测应用于医药电商智慧营销中,为医药电商智慧营销的实现提供了指南。这对于推动医药电商实现信息整合、资源共享、提高营销效率以及实现智慧营销具有积极的现实意义和理论价值。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-14）
罗清地[3]（2018）在《基于数据挖掘的内容营销客户预测模型研究》一文中研究指出本文简单介绍了决策树概念及C5.0算法原理,利用数据挖掘方法分析了移动客户的消费行为,搭建了一个基于内容营销目标客户的预测模型,提供了模型的分析方法及实例。(本文来源于《中国科技信息》期刊2018年09期）
阿布力孜·布力布力,邓楠,穆哈拜提·帕热提[4]（2018）在《基于LINEST函数构建模型在市场营销预测中的应用研究》一文中研究指出在竞争激烈的市场经济环境下,企业要及时应对错综复杂的局势,必须依据科学的预测及时做出正确判断,这是企业做好市场营销的重要前提。而市场营销预测的数据分析必须建立在复杂的计算基础上,虽然预测方法和工具较多,但是对于非计算机专业的企业营销和管理人员而言,利用Microsoft Excel软件中的LINEST函数进行多元回归分析而做好预测可能是最佳选择。因此,详细介绍LINEST函数在进行回归分析时的基础原理与构建营销预测模型的主要方法,为企业管理人员的营销预测与管理决策提供参考借鉴。(本文来源于《上海管理科学》期刊2018年02期）
杨洁[5]（2017）在《面向企业营销的全景用户画像与模型预测》一文中研究指出随着网络和信息技术的不断发展,数据在业务处理基础上不断积累,我们从信息技术时代进入了数据技术时代。企业营销方式也从Product,Price,Place,Promotion 这 4P 理论转向了 Consumer,Cost,Convenience,Communication 这 4C理论,以用户为中心的精准营销是企业所需。但是现在的企业对用户的认知不清晰,用户信息不全,为了完善企业对用户的认知,本文将研究中心聚焦在全景用户画像和模型预测上,并结合KTV线上到线下的实际场景,最终实现企业的精细化运营。本文的工作主要包括以下方面:1.本文设计了一套分布式的处理框架。本文用Hadoop分布式文件系统和Hive实现数据分布式的存储和管理;用Impala系统实现用户画像的构建;用Spark集群实现模型预测;最终实现分布式的数据存储、管理和分析。2.本文实现了基于多源数据融合的用户画像构建。本文从内外部数据打通,多维度业务数据打通,多方位属性粒度等特性设计用户画像;通过Impala SQL直接获取、统计变换、自然语言处理、正则匹配、规则判定、用户事件模型等方式实现用户画像;最终企业利用用户画像实现对用户的了解,并能够满足企业营销业务。3.本文实现了由迭代决策树和线性模型融合的模型混合方式。该方法利用迭代决策树实现特征的自动发现,利用树的路径扩充特征向量,并结合线性模型提高模型的精度。本文将该方法应用到用户性别分类和用户消费额度预测模型中,并设计多种方案包括随机森林、迭代决策树等进行实验对比,验证了该方案的有效性和精确性。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-01-05）
李杰[6]（2016）在《电子商务客户流失预测模型营销策略》一文中研究指出由于人们生活水平日益提高,现在很多人都通过互联网的方式购物,但是这些客户在购买商品时不一定是在一个店铺购买。如何判断这些客户是长期客户还是流失客户,是电子商务一直都想准确了解的信息。本文通过对SMCRS-LSSVM预测模型进行相关研究说明,通过此模型的分析可以对流失客户进行相关预测。此外,针对电子商务制定相应的营销策略,可以进一步增加客户的数量。本文将通过以下内容展开说明。(本文来源于《中外企业家》期刊2016年10期）
岳惠娜[7]（2014）在《商务智能中营销预测模型及算法研究》一文中研究指出在这个竞争激烈的市场环境中，一个企业要想求得生存和发展，必须能够预见到市场的发展趋势，及时准确的预测能够使决策者合理的安排生产，企业能够把握市场发展和转化的规律，提高自身的应变能力。要想搞好企业的市场营销，企业只有依靠拥有强大决策分析能力以及数据挖掘能力的商务智能技术，才能从积累的大量数据中挖掘出潜在有用的信息，进而提高企业的风险防范能力、营销预测的准确性和所做决策的正确性。针对企业的市场营销预测问题而言，用来描述特定促销方式的营销预测模型还不是很多，而且国内大部分企业的操作系统并不能把数据提炼为有价值的信息。为了给决策者提供更好的理论依据，本文提出了基于商务智能的营销预测模型。本文主要研究了两种营销预测模型，即优惠券促销及易逝品打折促销。优惠券促销模型是把顾客分类，提出了以考虑优惠券面值和发放时间两个因素，以商家利润差最大化为目标建立发放优惠券的定价模型，利用商务智能中数据挖掘技术对商场中进行促销的几种商品的销售量进行了预测，并通过实例仿真利用遗传算法对模型进行了优化求解。易逝品打折促销模型是在综合考虑影响易逝品折扣定价的因素下，提出了需求量受商品库存和商品价格影响，以利润损失最小为目标建立动态定价模型，最后利用遗传算法对模型进行优化求解。本文主要研究了在商务智能环境中营销预测模型的建立及求解问题，建立了两种常见促销方式的定价模型，比以往的定价模型考虑的因素更多，更贴近现实，并运用先进的商务智能技术，使得模型更有效的解决现实问题，为商家的影响决策提供了理论基础。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2014-02-20）
夏秀峰,王娜,李晓明[8]（2014）在《Web病毒式营销核心群体推荐效力预测模型》一文中研究指出目前,通过核心群体推荐效力预测机制实现合理化制定Web病毒式营销核心群体营销策略的研究亟待深入.针对现有的预测机制忽略了核心群体在推荐过程的不同阶段中推荐数量随机波动较大,导致预测精度过于粗糙,不利于商家制定合理营销策略的问题,提出一种Web病毒式营销核心群体推荐效力预测模型(PMRECG).该预测模型基于病毒式营销的特点,分析核心群体对于营销商品当前的推荐行为及其网络影响集中用户的购买行为,结合核心群体的历史推荐信息,在此基础上创建预测模型,使预测精度更加准确,有助于商家根据预测结果及时调整营销策略.实验对比结果表明,Web病毒式营销核心群体推荐效力预测模型有效提高了预测精度和商家满意度.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2014年02期）
马莉婷[9]（2013）在《数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例》一文中研究指出针对移动通信行业传统业务营销模式存在的问题进行分析,提出应用数据挖掘技术构建新业务客户精细营销预测模型;并应用十等分位法验证模型的有效性和稳定性.根据稳定性较强的预测模型制定精细营销策略,并随机选取客户数据应用预测模型进行营销推广的实验;实验结果验证了预测模型的推广成功概率更高.(本文来源于《闽江学院学报》期刊2013年05期）
陈金先[10]（2012）在《多种时间序列预测模型在市场营销预测中的比较》一文中研究指出文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。(本文来源于《统计与决策》期刊2012年12期）
营销预测模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近几年来,国民健康意识的提高以及疾病防控服务都在客观上对疾病预测的准确性及药品的及时性提出了现实要求,医药电商也受到了国家的高度重视。同时,尽管以大数据为依托的智慧营销得到了越来越多的应用,但是目前关于医药电商智慧营销的相关研究仍较为欠缺,大部分忽视了外部数据的重要性,存在着信息滞后和不能提前反应出市场真实需求的问题。而疾病预测作为一种相关性较高的、具有前瞻性的外部数据,能够全面、及时的反映出药品的整体需求,因此如何结合疾病预测开展医药电商智慧营销成为了研究的新方向。鉴于此,本文加入了疾病预测作为医药电商智慧营销的外部补充信息。在这个基础上,首先,本文提出了一种基于多模型融合的疾病预测模型:对以疾病历史值为回归对象的ARIMA时序模型,以及以网络搜索数据——百度指数为特征的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型进行了模型融合,通过对目标变量进行高斯变换和多模型融合形成疾病预测总体模型,研究证明了该模型能够有效的提高疾病预测的准确性和稳定性,同时也证明了疾病预测的可行性和可信度;其次,本文探讨了架构于疾病预测之上的医药电商智慧营销的内容;第叁,构建了基于疾病预测的医药电商智慧营销系统。本文优化了疾病预测模型,通过对目标变量进行高斯变换的数据处理方法,能够有效的提高模型拟合的效果;同时采用了一种多模型融合的疾病预测模型,提高了疾病预测的准确性;并将疾病预测应用于医药电商智慧营销中,为医药电商智慧营销的实现提供了指南。这对于推动医药电商实现信息整合、资源共享、提高营销效率以及实现智慧营销具有积极的现实意义和理论价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
营销预测模型论文参考文献
[1].李婷婷.基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究[J].现代营销(下旬刊).2019
[2].刘逸爽.基于多模型融合的疾病预测的医药电商智慧营销研究[D].华南理工大学.2019
[3].罗清地.基于数据挖掘的内容营销客户预测模型研究[J].中国科技信息.2018
[4].阿布力孜·布力布力,邓楠,穆哈拜提·帕热提.基于LINEST函数构建模型在市场营销预测中的应用研究[J].上海管理科学.2018
[5].杨洁.面向企业营销的全景用户画像与模型预测[D].浙江大学.2017
[6].李杰.电子商务客户流失预测模型营销策略[J].中外企业家.2016
[7].岳惠娜.商务智能中营销预测模型及算法研究[D].沈阳工业大学.2014
[8].夏秀峰,王娜,李晓明.Web病毒式营销核心群体推荐效力预测模型[J].小型微型计算机系统.2014
[9].马莉婷.数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例[J].闽江学院学报.2013
[10].陈金先.多种时间序列预测模型在市场营销预测中的比较[J].统计与决策.2012