1. 毕业设计（论文）的内容和要求

本课题的目标旨在通过对商品的各个参数分布的分析和参数之间相互影响的分析，对数据的可视化处理以及基于数据进行的模型训练和预测达到帮助企业把握好手机市场的发展与变化,探究行业发展趋势,总结手机销售面临的主导影响因素,从中选取若干指标作为销售预测的依据,依据统计学、人工智能等各类方法建立销量预测系统的目的，从而为企业制定市场营销方案，优化供应链，建立需求侧与供给侧的精准高效匹配，节约运营成本等方面提供参考。

具体内容及要求如下： （1）查阅文献资料，一般在20篇以上，外文资料不少于两篇； （2）收集数据并对数据进行预处理； （3）对数据进行可视化分析； （4）构建并训练神经网络模型预测手机销量； （5）撰写毕业设计论文（不少于1.5万字）； （6）完成指定内容的外文资料翻译。

2. 参考文献

[1]张良均，王路，谭立云，苏剑林《Python数据分析与挖掘实战》 [2]【美】Michael Steinbach《数据挖掘导论》 [3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2013(04) [4]Jiawei Han， Micheline Kamber ，Jian Pei《数据挖掘概念与技术》 [5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2013(02) [6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).2012(05) [7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).2010(01)

3. 毕业设计（论文）进程安排

起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 2018-12-25～2019-1-18 搜集参考资料，分析题目要求，完成开题报告 2018-1-19～2019-2-16 确定课题相关知识,完成外文翻译 2019-2-17～2019-3-05 进行需求分析 2019-3-06～2019-3-20 收集手机销售数据并对数据进行预处理 2019-3-21～2019-4-1 对数据进行可视化分析 2019-4-2～2019-5-1 构建模型并基于数据进行模型训练和预测 2019-5-2～2019-5-31 论文撰写 2019-6-1～2019-6-10 论文修改与答辩