1. 题目来源
随着零售行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，实体店面临着巨大的经营压力。
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、提高市场竞争力至关重要。
然而，传统的销售预测方法往往依赖于经验判断或简单的统计模型，难以准确捕捉复杂的市场变化和消费者行为。
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2. 应完成的主要内容
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。
主要内容包括：
1.收集和整理实体店销售数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等，以构建高质量的数据集。
2.对预处理后的数据进行特征分析，探索销售数据的特征和规律，例如销售数据的趋势、周期性、节假日效应、商品之间的关联关系等，为模型构建提供依据。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成论文的选题、开题、文献查阅、数据收集、模型构建、结果分析、论文撰写等工作。
2.遵守学术道德规范，保证论文的原创性和真实性。
3.论文应结构完整、逻辑清晰、层次分明、语言流畅，符合中国本科学术论文格式要求。
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4. 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
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5. 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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