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基于机器学习的销售业务 智能管理研究

发布时间:2022-08-18 11:23
目录
摘 要...........................................................................................................I
Abstract.................................................................................................. III
1 绪论....................................................................................................... 1
1.1 研究背景与问题的提出................................................................................. 1
1.1.1 研究背景 ...............................................................................................................1
1.1.2 问题提出 ...............................................................................................................1
1.2 国内外研究现状............................................................................................. 2
1.2.1 销售管理相关研究 ...............................................................................................2
1.2.2 机器学习相关研究 ...............................................................................................3
1.2.3 文献述评 ...............................................................................................................5
1.3 研究目的和意义............................................................................................. 5
1.3.1 研究目的 ...............................................................................................................5
1.3.2 研究意义 ...............................................................................................................5
1.4 研究内容与论文结构..................................................................................... 6
1.4.1 研究内容 ...............................................................................................................6
1.4.2 论文结构 ...............................................................................................................7
1.5 研究方法和技术路线..................................................................................... 8
1.5.1 研究方法 ...............................................................................................................8
1.5.2 技术路线 ...............................................................................................................9
1.6 论文的创新点............................................................................................... 10
2 相关概念、理论及技术基础............................................................. 13
2.1 智能财务....................................................................................................... 13
2.1.1 概念 .....................................................................................................................13
2.1.2 理论 .....................................................................................................................13
2.2 机器学习算法............................................................................................... 13
2.2.1 K-means 聚类算法..............................................................................................13
2.2.2 随机森林算法 .....................................................................................................14
2.2.3 支持向量机算法 .................................................................................................14
2.3 本章小结....................................................................................................... 14
V
重庆理工大学硕士学位论文
3 基于机器学习的销售业务智能管理框架 ........................................ 17
3.1 基于机器学习的销售业务智能管理框架构建思路................................... 17
3.2 基于机器学习的销售业务智能管理框架构建........................................... 18
3.2.1 优化客户关系管理 .............................................................................................18
3.2.2 优化销售计划管理 .............................................................................................18
3.2.3 优化合同评审管理 .............................................................................................19
3.3 基于机器学习的销售业务智能管理价值分析........................................... 19
3.4 本章小结....................................................................................................... 20
4 基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理 ............................... 21
4.1 客户关系智能管理理论分析....................................................................... 21
4.2 客户细分特征提取....................................................................................... 21
4.2.1 客户细分特征体系的提取原则 .........................................................................21
4.2.2 客户细分特征体系的建立 .................................................................................22
4.3 基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理流程.................................. 24
4.3.1 基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理模型构建 .................................24
4.3.2 K-means 聚类算法步骤 ......................................................................................25
4.4 实例应用与分析........................................................................................... 27
4.5 本章小结....................................................................................................... 31
5 基于随机森林算法的销售计划智能管理 ........................................ 33
5.1 销售计划智能管理理论分析....................................................................... 33
5.2 销量预测特征提取....................................................................................... 34
5.2.1 销量预测特征体系的提取原则 .........................................................................34
5.2.2 销量预测特征体系的建立 .................................................................................34
5.3 基于随机森林算法的销售计划智能管理流程........................................... 35
5.3.1 基于随机森林算法的销售计划智能管理模型构建..........................................35
5.3.2 随机森林算法步骤 .............................................................................................36
5.4 实例应用与分析........................................................................................... 37
5.5 本章小结....................................................................................................... 44
6 基于支持向量机算法的合同评审智能管理 .................................... 47
6.1 合同评审智能管理理论分析....................................................................... 47
6.2 合同风险预判特征提取............................................................................... 47
6.2.1 合同风险分析 .....................................................................................................47
目录
6.2.2 合同风险预判特征体系的建立 .........................................................................48
6.3 基于支持向量机算法的合同评审智能管理流程....................................... 48
6.3.1 基于支持向量机算法的合同评审智能管理模型构建......................................48
6.3.2 支持向量机算法步骤 .........................................................................................51
6.4 实例应用与分析........................................................................................... 52
6.5 本章小结....................................................................................................... 56
7 研究结论与展望................................................................................. 59
7.1 研究结论....................................................................................................... 59
7.2 研究展望....................................................................................................... 60
致谢.......................................................................................................... 61
参考文献.................................................................................................. 63
附录 1 基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理代码................ 67
附录 2 基于随机森林算法的销售计划智能管理代码 ......................... 71
附录 3 基于支持向量机算法的合同评审智能管理代码 ..................... 75
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 ................. 83
VII
重庆理工大学硕士学位论文
1绪论
1 绪论
1.1 研究背景与问题的提出
1.1.1 研究背景
国务院在《新一代人工智能发展规划》中提出,人工智能在生产、生活方式、思维方式方面都起着重要的影响作用,社会发展离不开人工智能的影响,因此新一轮产业变革要靠人工智能推动,进一步促进社会全方位智能化发展。管理会计以信息数据为基础、以销售为起点进行预算和财务预测、产品、渠道和客户合理化、绩效分析与反馈等等,因此,管理会计应用的前提是提供有用信息,尤其是销售信息数据,在大数据时代,数据信息变得越来越多样化,数据增长迅速,应用先进的制造技术、信息系统、管理模式等一方面提高了企业的工作效率,另一方面也对管理会计中的数据分析工作提出了更高的要求,企业应当积极思考探索,如何挖掘数据中有价值的信息,为企业的销售管理决策提供数据支持,提高企业销业务管理的智能化程度,而机器学习(Machine Learning,ML)作为人工智能的核心,可以为销售业务智能化管理提供新的思路。现阶段国内经济复杂多变,市场日渐饱和企业亏损问题日益加重,利润空间被进一步地压缩,销售活动对于任何企业来说都是核心环节,因为能为企业创造直接的价值,销售环节创造的价值对企业的生存和持续发展至关重要,随着中国从计划经济走向市场经济,销售在企业经营中占据了愈来愈重要的地位,对于一个企业,其生产的产品必须通过销售流入市场,才能为企业带来盈利,同时企业为了在竞争激烈的市场中扩大占有率,也引发了一系列的销售问题。因此要以销售管理思想为指导,建立智能化的销售业务管理模型,强化企业销售管理,防范销售活动中的不利因素,提高企业的经济效益。销售管理是市场经济条件下企业可持发展的重要内容。


1.1.2 问题提出
在当前的市场经济环境下,企业面临的竞争压力日益增大,销售问题层出不穷,在客户管理方面,未分析客户交易行为,深度挖掘客户价值,对客户进行差异化管理,降低了客户的采购需求和销售效率,出现客户资源流失的现象;在销售计划方面,采取自上而下的销售预算方式制定销售目标,导致销售目标脱离实际,无法获得执行者的认同,甚至出现业务人员为了完成销售业绩而操纵销售过程的行为,最终造成销售目标在执行过程中失控,无法按计划完成销售目标;在合同评审方面,
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重庆理工大学硕士学位论文
完全依赖审批人员的职业判断,不能客观准确预判合同风险,盲目签订低质量合同,导致出现回款问题和利润下滑趋势,以上销售问题阻碍了企业的长期健康稳定发展。鉴于此,本文引进基于机器学习进行销售管理的基本思想,运用 K-means 聚类、随机森林算法、支持向量机算法探讨如何优化企业的销售业务管理,充分挖掘分析企业经营数据,提出建议措施,创新企业的销售业务管理思路。将业务需求与机器学习技术相结合,建立销售业务智能管理模型,为企业规避销售风险和优化销售管理。利用机器学习技术为企业销售业务管理活动的优化提供有利的技术支撑和方向指引。本文以企业销售业务为研究对象,基于 Python 语言构建机器学习算法模型,对模型进行运用实施,给销售业务智能化管理提供具体有效的建议。具体而言,本文从客户关系管理、销售计划管理、合同评审管理三个方面入手,挖掘企业经营数据价值。利用 K-means 聚类算法,对客户的交易数据进行无监督聚类,完成客户细分,实现客户差异化管理,进而优化客户关系管理;利用随机森林算法提取特征变量,预测销量,为制订销售目标提供参考数据,优化销售计划管理;利用 K-means 聚类算法先对销售合同风险进行等级划分,再利用支持向量机预判合同风险,为合同风险评审提供更加客观的依据,优化合同评审管理。


1.2 国内外研究现状
1.2.1 销售管理相关研究
我国专家学者对销售管理进行了广泛的学术讨论。唐宏军[1]指出要建立合适的风险管理程序,强化识别和评估风险的能力,对销售风险进行管理。王伟英[2]认为企业的管理水平可以通过强化销售费用的控制实现。张凤霞[3]提出通过建立风险管理的监督与改进机制、建立信息管理系统等方式加强公司的销售风险评估管理工作。张辉[4]对啤酒企业的销售机构绩效评价体系展开研究,建立 SEP 评价目标,构建销售机构卓越绩效管理体系,对评价体系提出改善建议。程影[5]研究了煤炭行业销售管理中存在的问题,提出要理清创新销售管理的思路,切实增加销量,提高自身经济收入水平。张斌[6]指出 CTCS 销售组织架构存在的问题及主要风险,认为只有不断创新销售管理模式,才能妥善改善未来经营状况。陈彤[7]从销售计划管理、客户关系管理、业务合同管理等方面探讨了互联网+与工程机械销售管理体系的融合,以期达到创新销售管理的目的。林萍[8]在分析企业销售管理问题后,提出可以通过改变传统销售管理模式,加强信息化建设和投入,加强数据分析力度等方式加强企业销售管理。王一安[9]从做好销售目标管理工作、强化销售监督工作等方面提出企业销售管理体系优化策略。王坤[10]以销售流程为指导思想,从合同的签订、合同的

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1绪论
执行、售后应收账款、售后服务这四个阶段提出销售管理方案。谢国华[11]探索了在大数据时代背景下,企业销售管理存在哪些问题,以及如何解决这些问题,明确企业要改变和创新管理模式。吕文[12]认为企业销售管理存在目标制定不合理、资源配置不合理的问题,因此建议制定销售目标时普及坦诚精神,资源按 2:8 分配。赵艳丰[13]认为改善销售管理要从优化团队管理体系、健全客户管理体系,加强客户的分类管理等方面入手。胡建伟[14]分析了销售管理的重要性,并从销售计划、销售组织、分销管理三个方面探索销售管理的特点。海外学术研究工作人员,从方法、模型等方面对销售管理进行了研究。Lianlian Liu [15]等认为销售管理中整合销售转播,存在
两个阻碍,分别是管理方法和横向散播。Adrian Arias [16]等研究了销售管理中建模的现况、问题、发展趋势。V. Cressot[17]等提出了一个销售预测模型,并导入零售企业的数据验证模型。Ruohan Wu[18]等通过分析统计零售商的数据,研究互联网的“长尾”情况,研究表明网络销售的市场集中度比传统销售小,可能是因为网络销售的检索成本费低。

1.2.2 机器学习相关研究
张润[19]等提到机器学习是学界、业界研究与应用的一个热点和焦点,机器学习分为监督学习和无监督学习,是计算机在算法的指导下,通过学习数据集的结构和规律,对未来进行科学合理的预测,机器学习有着很好的发展前景,但是也存在着很多挑战。K-means 算法最早是由 Lloyd 提出,后来 J.B.Mac Queen 在论文中提出 K-means的具体算法,后来的研究中又得到了优化,Tsapanos[20]等人利用遗传算法寻找最优K 值,解决了 K-means 算法局部最优及敏感性的问题。Sebastián Moreno [21]等人提出了基于节点生长的 K-means 算法,解决了 K-means 在探索空间时无法获取连续自适
应划分的问题,提高了算法的精确度。金建国,邓海[22-23]等提到 K-means 聚类算法的优点是算法简单,原理和过程清晰明了,被广泛应用于各个领域。蒲晓川[24]等提出客户细分模型,利用 K-means 聚类方法有效分类客户,充分反映客户价值及其发展空间。刘潇[25]等针对航空行业的客户进行价值分类研究,基于 K-means 聚类和领域粗糙集构建模型,采用网格搜索的方法检验参数效果,寻找最优模型,实现对客户的分类。任春华[26]等为实现客户精准营销,用 K-means 聚类算法对客户资源无监督聚类,进行有效管理。沈子垚[27]等利用数据仓库整合数据资源,采用 K-means 聚类算法基于 Spark 建立并行聚类模型,精确识别潜在客户。马金克[28]等为探索广西长寿人群饮食特征与其身体健康指标之间潜在的量化关系,用随机森林回归算法进行建模研究。黄国兴[29]等将随机森林回归原理应用到了船舰零部件的备件需求预测领域。孙玲莉[30]等认为单一的财务风险预警模型,预警


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重庆理工大学硕士学位论文
效果通常不太好,因此搭建基于 Benford 的随机森林模型,创新评估上市公司财务风险的思路。随机森林用于销量预测的研究中,孙菀霞[31]等通过分析葡萄酒标题文本提取特征,搭建随机森林模型,对特征变量进行重要性排序,为商家评估消费者偏好提供技术支持。周雨[32]等选用支持向量机、随机森林等算法构建算法模型,导入零售行业的销售数据进行学习,完成销量预测。袁远[33]等利用随机森林算法对非线性数据特征的学习能力,构建预测精度更高的销售预测模型。谢坤[34]等利用随机森林算法搭建基础模型,导入顺丰科技的运单数据,拆分训练集后随机重组,显著提高了模型的预测效果。洪峰[35]建立随机森林算法模型,导入当前数据,对下一周的销量进行预测,给烟草行业提供了一种供给服务预测算法。谢天保[36]等利用线性回归、随机森林、支持向量机建立预测模型,对比传统 ARIMA 模型,结果表明随机森林模型预测销量是最精准的。常晓花[37]等采用基于Adaboost 方法的随机森林算法,该方法将随机森林的回归性能提高,不仅在预测精度方面表现出色,而且具有较强的泛化能力,并借助 python 平台仿真实验,验证了随机森林模型可以准确预测医疗销售量。支持向量机在风险预测方面的研究,有以下学者进行了探索,周颖[38]等利用线性支持向量机构建信用风险预测模型,并与其他机器学习预测模型进行对比,研究结果表明该模型比其他模型预测精度更高。攀博[39]等采用支持向量机构建预测模型,发现高斯核函数在处理事故实时风险时,使得模型预测的准确性更高。安玉[40]等利用非线性支持向量机建立风险预警模型,设计 6 种模拟驾驶的场景,通过模型预测风险等级,取得了不错的效果。周树功[41]等利用粒子群优化算法和支持向量机建立风险预警模型,引入实例验证模型对上市公司信用风险的预警效果,结果表明该模型的预警表现优异。李苍舒[42]利用支持向量机构建了风险预判模型,导入正常平台问题平台的数据,发现该模型可以很好的预判平台风险。李斌[43]利用支持向量机构建债务风险预警模型,研究表明该模型对地方政府的风险预警是有效可行的。黄毅英[44]等采用支持向量机构建评估模型,通过学习电子商务交易风险的数据集,评估商务交易的风险。冯兰刚[45]等研究了基于支持向量机集成的营销风险预警模型。张金贵[46]等构建基于 PSO-LIBSVB 模型的风险预警模型,对制造业公司的财务风险进行预警,为分析财务风险提供现实指导意义。周志方[47]等以支持向量机模型为基础,对企业进行风险预警,使得企业能事前控制风险对企业的影响。衣柏衡[48]等对支持向量机模型进行改进,并将改进后的模型用于评估贷款公司的客户信用风险,最后证明该模型是切实可行的。邬建平[49]对电子商务信用风险的分类问题展开研究,尝试对支持向量机模型的参数进行优化,实现风险分类。黄祺[50]研究了地方政府的债务风险,在考虑最小二乘支持向量机在处理数据的泛化能力和实现全局最优解上


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1绪论
具有明显优势的基础上,构建风险预警模型。
1.2.3 文献述评
现阶段,销售管理在风险、信息化转型、体系优化、大数据等方面进行了多维度探索,从客户分类到销售计划再到合同管理分阶段探讨互联网+与销售管理体系的融合,为本文探究销售管理存在的问题,创新销售管理的思路奠定了理论基础。机器学习是近几年的研究热点,其应用场景也引起了学术界和实务界的共同关注,其中 K-means 算法在价值分类、资源聚类、客户识别等领域的应用;随机森林算法在需求预测、财务风险预警、销量预测等方面的应用;支持向量机在风险等级预测、风险预警分类、风险评估等角度的应用为本文基于机器学习解决销售业务管理问题提供了理论依据。鉴于此,本文尝试结合机器学习算法进行销售业务智能管理研究,以业务为核心,业务与技术相结合的分析管理思路,提取智能管理特征体系,探索智能管理方法,为销售业务智能管理提供理论指导和可行的建议。首先对数据进行预处理,得到算法模型更易学习的数据集,利用 K-means 聚类算法对客户交易行为和合同风险进行画像,结合随机森林算法预测销量,结合支持向量机算法在签订合同前预判合同风险等级,对销售管理中存在的几大问题分别构建客户细分、销量预测、合同风险预判三个算法模型,进而为销售管理智能化提供可行的优化思路和实施途径。


1.3 研究目的和意义
1.3.1 研究目的
在激烈的竞争市场下,企业为了抢占市场,采用激进的销售管理策略,引发了系列销售管理问题,为了创新销售管理手段,优化销售管理策略,本文针对客户关系、销售计划、合同评审这三个重要管理方向,构建了基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理、基于随机森林算法的销售计划智能管理、基于支持向量机算法的合同评审智能管理三大体系,通过实际案例验证智能管理方法具体实施的可行性,为销售业务管理的智能化建设提供一定的理论支撑和实践指引。

1.3.2 研究意义
本文以销售业务的智能管理为研究目标,其理论意义和现实意义在于:

1.3.2.1 理论意义
目前针对企业销售管理的研究,主要是销售管理问题分析及对策建议、销售业
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重庆理工大学硕士学位论文
务管理流程改进、销售管理体系建设、销售管理系统设计与实现,对于将机器学习运用到销售管理中的研究相对较少。本文研究将销售业务管理与机器学习结合在一起,梳理企业销售业务的关键管理环节和风险点,构建基于机器学习的销售业务智能管理框架,阐述了销售业务智能管理的价值,针对客户关系、销售计划、合同评审这三个方面的优化管理,提取科学合理的特征体系,利用 K-means 聚类、随机森林、支持向量机这些机器学习算法设计管理优化模型,有助于推动企业销售业务智能管理方法的创新与应用,丰富我国销售业务智能管理的理论研究成果。

1.3.2.2 实践意义
本文将机器学习应用到销售业务智能管理的研究中,从客户关系、销售计划、合同评审这三个销售业务的关键环节入手,构建算法模型,实现智能管理,其实践意义主要体现在以下方面:
(1)通过提取客户细分特征,采用 K-means 聚类算法,设计客户关系智能管理模型,将数据进行无监督聚类,形成客户交易行为画像,为企业客户的差异化管理提供理论及方法上的参考和借鉴。
(2)通过提取销量预测特征,利用随机森林算法,设计销售计划智能管理模型,对销量进行预测,从设置销售目标、安排营销活动、配置销售资源这些方面出发,为企业制定销售计划提供理论及方法上的参考和借鉴。
(3)通过提取销售合同风险特征,利用支持向量机算法,设计合同评审智能管理模型进行合同风险预判,首先利用 K-means 聚类算法对原始数据进行加工,对销售合同风险进行无监督聚类,并设置风险类别标签,再用经过加工处理后的数据对支持向量机模型进行有监督训练,实现合同风险预判,为企业合同评审阶段的合同风险评审提供理论及方法上的参考和借鉴。

1.4 研究内容与论文结构
1.4.1 研究内容
针对企业销售业务管理中存在的问题,结合机器学习算法特征与销售业务管理存在的问题、需求等因素进行契合性分析,然后基于机器学习算法的特点全面、多角度提取特征,构建算法模型,借助算法模型抓取企业的交易行为轨迹,实现客户细分,销量预测,合同风险预判,科学开展销售业务智能管理的研究工作,主要研究内容如下。
(1)基于机器学习的销售业务智能管理框架
1绪论
销售业务管理的目的是对管理资源进行合理分配,避免管理资源的浪费,本文结合销售业务管理的内容、需求和机器学习算法的特点,从中选取客户关系、销售计划、合同评审这三个关键管理环节,构建企业销售业务智能管理框架,将销售业务智能管理分解为客户关系智能管理、销售计划智能管理、合同评审智能管理三个部分,优化企业的销售业务管理,降低管理的成本和风险,本文对以上三个部分分别利用 Jupyter Notebook 构建算法模型,对销售业务实现更加合理有效的智能管理。
(2)基于机器学习的销售业务智能管理途径①基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理在对客户关系管理和机器学习算法进行契合性分析的基础上,结合客户细分原则,梳理客户细分特征体系的提取原则,从客户价值、客户忠诚度和客户风险三维度提取细分特征,应用 K-means 聚类算法确定客户的种类归属,通过计算分析SSE 和轮廓系数的方法,确定 K 的最佳取值,将处理后的原始数据导入客户聚类模型中,聚类出客户群行为特征各不相同的 K 个类别,针对客户群行为特征进行差异化管理,实现优化客户关系管理。②基于随机森林算法的销售计划智能管理在对销售计划管理和机器学习算法进行契合性分析的基础上,结合销量预测特征的提取原则,梳理会对销量产生影响的特征,提取销量预测特征,应用随机森林算法模型对销量进行预测,通过网格搜索交叉验证确定最佳模型参数,用样本数据集训练随机森林回归模型,预测出企业销量,通过预测结果帮助企业编制更加合理
的销售计划,达到优化销售计划管理的目标。③基于支持向量机算法的合同评审智能管理在对合同评审管理和机器学习算法进行契合性分析的基础上,梳理合同的主要风险,从合同回款风险、合同亏损风险、合同交货风险三个维度提取合同风险预判,首先应用 K-means 聚类算法模型对数据进行无监督聚类,对合同风险进行等级划分,再用 K-means 聚类算法处理后的数据训练支持向量机算法模型,通过 5 折交叉验证确定最优合同风险预判模型,将数据导入聚类模型和回归模型中,实现合同风险等级预判,使企业在合同评审阶段准确定位合同风险等级,提前规避潜在风险,有助于优化合同评审管理。


1.4.2 论文结构
全文分为 7 章,章节和内容安排如下:
第 1 章,绪论。提出研究的背景与问题,分析销售管理问题的严重性,和销售业务智能管理的必要性,明确以基于机器学习的销售业务智能管理为研究内容,梳理国内外研究现状,为销售业务管理的创新奠定理论基础,并指出本文的研究目的

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和研究意义,将研究内容分为销售业务智能管理框架和销售业务智能管理途径,整理了本文的研究方法和技术路线。第 2 章,相关概念、理论及技术基础。从智能财务、K-means 聚类算法、随机森林算法、支持向量机算法这几方面介绍了相关概念、理论及技术基础。第 3 章,基于机器学习的销售业务智能管理框架。明确销售业务智能管理框架的构建思路,针对客户关系管理、销售计划管理、合同评审管理这三个方面,构建基于机器学习的销售业务智能管理框架,并分析其可能带来的价值。第 4 章,基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理。在提取客户细分特征的基础上,构建基于 K-means 聚类算法的客户关系智能管理模型,最后结合实例验证了该管理模型的有效性。第 5 章,基于随机森林算法的销售计划智能管理。通过对销量影响因素的分析,提取销量预测特征,应用随机森林算法设计销售计划智能管理模型,最后结合实例验证了该管理模型的有效性。第 6 章,基于支持向量机算法的合同评审智能管理。首先对合同存在的主要风险进行分析,然后从三个维度设计合同风险预判指标,利用支持向量机算法构建合同评审智能管理模型,最后通过实例应用与分析验证模型的可行性。7 章,研究结论与展望。归纳本文的研究结果和价值,结合智能化背景下销售业务管理的发展趋势,提出本文目前研究还存在的不足,并明确下一步研究方向。


1.5 研究方法和技术路线
1.5.1 研究方法
本论题以大数据技术为支撑,采用机器学习算法结合企业销售业务管理需求,研究基于机器学习的销售业务智能管理,在销售业务管理现状的基础上,创新管理思维和管理方法,探索对企业的销售业务管理有实际价值的方法。针对本文的研究内容和关键问题,拟采取以下研究方法:(1)立足已有的研究基础,吸收和借鉴他人已经研究的理论成果,充分认识当前研究现状,同时进一步探索客户细分、销量预测、合同风险预判等内容的研究情况,为后续的研究打下扎实的理论基础。(2)采用文献研究法、模型构建法、数学建模法等多种方法开展企业销售业务智能管理研究,在构建基于机器学的销售业务智能管理框架的基础上,分别对客户关系智能管理、销售计划智能管理、合同评审智能管理进行研究,将机器学习算法运用到智能管理方法中,并结合实例验证模型的有效性。

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1绪论
(3)本文注重研究创新性的同时,也考虑了方法和技术的实用性,强调理论结合实际。从智能财务概念、理论和机器学习技术三个方面建立理论体系,在实践中为销售业务智能管理提供合理有效的技术方案。
1.5.2 技术路线
本文在对销售管理和机器学习的相关国内外文献进行综述的基础上,确定将基于机器学习的销售业务智能管理作为本文的研究内容。在智能财务的概念和理论基础上,K-means 聚类算法、随机森林算法、支持向量机算法的技术基础上,梳理智能管理框架的构建思路,搭建基于机器学习算法的销售业务智能管理框架,分析销售业务智能管理的价值。结合销售业务关键管理阶段的需求和机器学习算法的特征进行契合性分析,合理提取特征,利用 K-means 算法、随机森林算法、支持向量机算法等机器学习算法设计智能管理模型,通过实际案例验证各个智能化管理模型的可行性,最后归纳研究结论,并提出下一步的研究展望,本文技术路线如图 1.1 所示。
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