和掌握事物的发展规律等等，这就是寻找关联规则的基本意义。关联规则的实际应用包括交叉销售邮购目录的设计商品摆放流失客户分析基于购买模式进行客户区隔等等关联规则的目的在于在个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析，我们分析品牌及行为类型用户的关系，对用户进行个关联分析，比较件商品购买的条件，购买另件的可能性。通过这些结论，的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。级标题。三号宋体加粗，倍行间距，段前段后各空行正文字体为宋体号，倍行距，首行缩进字符。数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测位新的顾客是否会在家百货公司消费元以上。数据挖掘要解决的问题面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术常常遇到实际问题。下面是些具体的问题，他们引发了人们对数据挖掘开展研究。可收缩由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。高维性现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据就直接由列和列进行关联分析。算法的选择在我们的参考文献中，讲述了以下的几种主要算法，我们在其中挑选了种适合这个课题的相对有效的算法，进行研究。在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这章节主要介绍了算法。在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这章节主要应用了算法和算法。在分类预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这章节主要介绍算法。因为我们主要进行的事关联规则分析，之前还有进行相应的聚类分析，但是发现结果并不怎么理想，所以最后选择是关联分析，选用算法。算法是种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集项集任意项的集合项集包含个项的项集频繁项集满足最小支持度的项集。挖掘算法。该算法的基本思想是首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每条规则的右部只有项，这里采用的是中规则的定义。旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来致谢摘要随着网络的迅猛发展，依托于网络的网络购物做为种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内都在飞速的发展。网络购物行业也越来越得到更多人的关注。与此同时，各种研究方法数据分析方法也被运用到了关于网络购物的研究当中。数据挖掘技术作为种新的数据分析方法逐步应用到网络购物的分析中，抽取规律预测趋势发现模式，这对促进网络购物行业的健康有序发展是十分有益的。本论文主要使用数据挖掘关联规则的方法，借助工具，以阿里巴巴大数据竞赛的真实数据为基础，对天猫用户购物行为进行了研究分析,预测出天猫用户的偏好购物及定的规律性。关键词数据挖掘，天猫，行为分析，关联分析级标题。三号宋字居中，加粗，行距倍，段前后行距。中文摘要不超过字，小四号宋体字行距倍。中文摘要和关键词是对毕业论文设计研究课题的内容方法和观点以及取得的成果和结论的概括性综述。关键词三字加粗。个关键词，之间用逗号或空格分隔，小四号宋体字行距倍。,,级标题小四号字，行距倍，两端对齐。引言计算机与网络技术的高速发展，特别是电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用，使得些网上购物交易平台速普及也获得众多人的追捧。在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临个问题如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢要想使数据真正成为个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对人们被数据淹没，人们却饥饿于知识的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。阿里巴巴是中国最大和世界第二大网络公司，在年的双十节日中，小时亿，小时不到突破亿小时实现亿，追平去年成绩小时达到亿，超过阿里官方预期而年双十期间快件业务量将突破亿件，从顺丰韵达及申通等快递企业为了备战双十，很多提早个月就都已开始储备车辆人员场地，制订方案。年月日，阿里巴巴双十全天交易额亿元。如此大的交易数据正是我们分析研究的最好对象，阿里巴巴如此大的交易，肯定会有不小的回头客，而数据挖掘可以挖掘潜在的客户，以及做出定的预测，在定的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。本文主要采用的是数据挖掘中的关联规则的方法，人们通过发现关联的规则，可以从件事情的发生，来推测另外件事情的发生，从而更好地了解。为管理的作用没有得到充分发挥。另外，由于受宏观经济环境变化和体制的影响，中小企业在加强财务管理方面遇到了阻碍，导致中小企业的自身发展和市场经济不相适应的情况，因此我国中小企业在应对激烈的市场竞争时面临巨大的困难。本文从我国中小企业的现状出发，以现代财务管理理论为依据，分析中小企业在财务管理方面和问题，从而探讨适合中小企业自身发展的财务管理方法，以促进中小企业的健康发展，这就是本文所研究的意义。二研究概况及发展趋势综述国内研究概况及发展趋势中小企业财务管理方面，国内很多学者如李敏的小企业财务管理，袁晓玲的经营管理谋略与技巧，吴少平的中小企业财务管理，楼德华傅黎瑛的中小企业内部控中小企业财务管理存在的问题与对策毕业论文选题的依据及课题的意义随着我国经济的快速发展,特别是加入之后,我国中小企业进入了加速发展的新阶段。中小企业对我国发展经济起着不可忽略的作用，是我国发展的个特色的经济模式，它给我国创造了不少的财富和经验。在经济日益全球化的今天，各国也越来越重视中小企业的作用。我国的中小企业在国家经济发展各方面效益卓著，为我国国民经济持续快速发展发挥着非常巨大的作用。同时，在企。三研究内容及实验方案研究的主要内容企业的财务管理在整个企业中处于核心地位，只有不断加强它的管理才能确保企业健康持续发展。论文从分析我国中小企业财务管理现状入手，找出存在的问题和弊端，并分析了产生这些问题的原因，提出了相应的对策和建议。二实验方案第章总论中小企业财务管理概述企业财务财务管理的任务中小企业财务管理目标财务管理目标的概念与特点财务管系和相关立法工作方面也比较完善，如美国的小企业法和小企业技术创新法，韩国，日本的中小企业基本法等。融资渠道和政策支持相对国内也更加规范和灵活，因此也吸引了我国的很多中小企业去争取海外上市。国外许多学者在这方面也很有研究，比如，美国,财务案例，尤金，乔尔，财务管理基础，约翰怀尔德肯肖。管理员登陆页面如下管理员的登陆使用的是类，根据该部分的页面设计可知与前台用户登陆类似，管理员的用户存放在表中初始化的填入了个管理员的用户记录。用户名为密码为。图书管理模块管理图书首先要添加图书，因此首先要设计添加图书的界面图书的信息包括两个数据表个是图书类型表个是图书信息表。页面设计如下为了解决中文乱码问题，需要进行中文转码这也是个系统中需要面对和处理的问题。代码如下查看图书详细信息在页面中，可以单击图书名称来查看本书的详细资料，单击该按钮时，传递给个图书的参数，关联图书表和类别表组合查询语句，执行结果如果查询到该条图书查询。则将记录的各个字段信息保存到类型变量中，返回页面显示出来。出存在的问题和弊端，并分析了产生这些问题的原因，提出了相应的对策和建议。二实验方案第章总论中小企业财务管理概述企业财务财务管理的任务中小企业财务管理目标财务管理目标的概念与特点财务管科学投资决策，降低投资风险建立健全内部控制制度，加强财务控制努力提高资金的使用效率，使资金运用产生最佳的效果加强和掌握事物的发展规律等等，这就是寻找关联规则的基本意义。关联规则的实际应用包括交叉销售邮购目录的设计商品摆放流失客户分析基于购买模式进行客户区隔等等关联规则的目的在于在个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析，我们分析品牌及行为类型用户的关系，对用户进行个关联分析，比较件商品购买的条件，购买另件的可能性。通过这些结论，的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。级标题。三号宋体加粗，倍行间距，段前段后各空行正文字体为宋体号，倍行距，首行缩进字符。数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测位新的顾客是否会在家百货公司消费元以上。数据挖掘要解决的问题面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术常常遇到实际问题。下面是些具体的问题，他们引发了人们对数据挖掘开展研究。可收缩由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。高维性现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据就直接由列和列进行关联分析。算法的选择在我们的参考文献中，讲述了以下的几种主要算法，我们在其中挑选了种适合这个课题的相对有效的算法，进行研究。在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这章节主要介绍了算法。在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这章节主要应用了算法和算法。在分类预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这章节主要介绍算法。因为我们主要进行的事关联规则分析，之前还有进行相应的聚类分析，但是发现结果并不怎么理想，所以最后选择是关联分析，选用算法。算法是种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集项集任意项的集合项集包含个项的项集频繁项集满足最小支持度的项集。挖掘算法。该算法的基本思想是首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每条规则的右部只有项，这里采用的是中规则的定义。旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来