1. 本选题研究的目的及意义
随着零售行业的不断发展和竞争的日益加剧，实体店面临着来自电商、消费者行为变化等多方面的挑战。
准确预测销售情况对于实体店制定合理的经营策略、优化库存管理、提升客户满意度至关重要。
因此，开展基于数据挖掘的实体店销售预测模型研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，数据挖掘技术在销售预测领域的应用越来越广泛，国内外学者在实体店销售预测方面开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在实体店销售预测方面主要集中在以下几个方面：1.时间序列分析方法:一些学者利用ARMA、ARIMA等经典时间序列分析方法对实体店销售数据进行建模和预测。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以数据挖掘技术为基础，构建实体店销售预测模型，主要研究内容包括：1.实体店销售数据特征分析:收集并整理实体店的销售数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，并对数据的相关性、周期性等特征进行分析，为后续模型构建提供依据。
2.基于数据挖掘的销售预测模型构建:研究和比较不同的数据挖掘算法，例如时间序列分析、机器学习、深度学习等，选择合适的算法构建实体店销售预测模型，并对模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法。
首先，通过查阅相关文献资料，了解国内外实体店销售预测的研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。
其次，收集整理实体店的销售数据、顾客数据、促销活动数据等相关数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，为后续模型构建奠定数据基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.将深度学习算法应用于实体店销售预测，探索深度学习算法在处理复杂销售数据方面的优势，以期提高预测精度。
2.结合实体店销售数据的特点，对传统的销售预测模型进行改进，例如引入外部因素、考虑顾客行为等，以增强模型的实用性。
3.开发基于数据挖掘的实体店销售预测系统，为实体店提供可视化的销售预测结果，并提供相应的决策支持，以辅助实体店进行科学决策。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李健,王刚,刘波.基于数据挖掘技术的零售商品销售预测研究[J].计算机工程与应用,2020,56(13):241-247.
2.王宇,王晓东,张宇.基于LSTM神经网络的零售商品销售预测[J].计算机应用,2020,40(S1):289-293.
3.刘畅,张丽萍.基于组合模型的零售业销售预测方法研究[J].统计与决策,2019(18):172-176.
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