一、铁路客票营销分析系统的研究和设计（论文文献综述）
蒋雯雯,张佳蓉,杨晓姗[1]（2018）在《高速铁路客票营销策略》文中研究指明随着高速铁路网的逐步扩充和动车组运营速度的不断提升,高速铁路动车组在旅客运输竞争中优势愈发明显。但中国铁路总公司尚未形成完整的客票营销体系,在激烈的市场竞争中稍显被动。论述了服务营销的相关原理和实施手段,通过分析铁路总公司在现行客票营销制度下存在的不足,从拓展客票销售渠道、加强旅客资源管理、提升服务质量、采取灵活的价格策略等方面提出改进建议,以期完善高速铁路客票营销制度和进一步提升高速铁路动车组的旅客运输市场竞争力。
罗浩[2]（2016）在《高速铁路旅客购票行为仿真建模研究》文中研究说明旅客购票行为是实现旅客出行需求与铁路票额供给之间匹配的关键过程,旅客购买车票实现自己的出行需求,铁路企业通过售票工作合理利用运输能力,实现各项运营目标并获得客运收益。在铁路售票组织过程中,票额分配是铁路企业实现列车票额这一客运产品合理配置的重要工作,决定了旅客出行需求与铁路运输资源供给之间的关系,是售票组织工作的核心内容之一。面对激烈的市场竞争与日益多样化的旅客出行需求,铁路企业需要实现经营模式向"需求导向"的转变,因此对旅客出行行为特别是购票行为的研究具有十分重要的意义。本文以高速铁路旅客购票行为为重点,对预售期内旅客购票行为进行建模与仿真,主要研究工作如下:（1）旅客购票过程及选择行为分析。对旅客购票过程进行分析,并根据旅客购票过程中可能遇到的不同场景,设计旅客购票选择行为调查问卷,分析旅客的购票选择行为特征。（2）预售期内旅客购票谱系曲线分析。对预售期内高速铁路旅客的购票行为进行分析,重点设计预售期内旅客购票规律的分析方法,生成高速铁路预售期内旅客购票谱系曲线,总结预售期内旅客的购票行为规律,为购票需求预测提供科学依据。（3）高速铁路旅客购票行为仿真建模。基于对旅客购票行为的分析,设计高速铁路旅客购票行为仿真模型,以旅客购票谱系曲线、旅客购票选择决策参数与票额供给方案为输入,得到不同票额分配策略下的旅客购票结果即车流匹配结果。（4）对铁路票额分配工作进行介绍,以京广深高速铁路为案例验证高速铁路旅客购票行为仿真模型的有效性与可行性,并依据旅客购票行为的模拟结果,对铁路票额分配策略的改进提出建议。
陈璐,黄新建,万科[3]（2015）在《我国城际高速铁路客票营销策略研究》文中认为选取400 km以内的城际高速铁路作为研究对象,针对城际高速铁路客票营销在客票类型、服务内容、销售渠道、客票销售管理方面现状及存在不足,提出通过建立旅客大数据库,围绕"提升旅行体验"和"提高收益"2个目的,实现客票种类多样化,丰富基础服务内容、推广增值服务,拓展客票的销售渠道,优化票额的智能预分,既要实现全方位的客户营销,还要对旅客实行精细化服务管理,不断完善城际高速铁路的营销策略,从而推动城际高速铁路的良性循环式发展。
王晓云[4]（2011）在《德国铁路灵活多样的客票营销方式》文中认为德国铁路客票销售过程中灵活的票价政策、完善的营销机制,以及多方位的营销渠道为我国的客票营销机制提供了借鉴。我国应开展多种形式的售票,增加自动售票机数量,提高客票的优惠力度,积极推行优惠卡、周末票、通票、团体票等优惠票种,大力吸引客源;继续拓宽实名制售票范围,积极利用二代身份证,实现客票电子化。
王定伟[5]（2009）在《客运专线客票销售策略研究》文中提出随着我国客运专线的不断建成并投入运营,制约铁路的“瓶颈”问题将会消除。届时,铁路运输市场将由现在的卖方市场向买方市场转变,而且,旅客对客运专线的总体服务会愈加苛求,愿意排队购票的旅客会越来越少,客票销售将成为影响客运专线运营的关键因素。因此,对客运专线客票销售策略的研究,在客运专线建成投入运营后抢占市场份额,发挥更大的社会和经济效益,具有十分重要的意义。本文首先对我国既有线的客票销售进行了简述,并深入分析了国外高铁和航空客票销售机制和策略,将其与我国的情况进行对比,归纳出国外高铁和航空客票销售策略的可借鉴之处,总结其对我国客运专线客票销售策略的启示。其次,论文分析我国铁路客运需求,在此基础上结合旅客需求的转变,分析我国客运专线运输市场的特点,并对客运专线目标市场进行定位,在对目标市场及旅客分析的基础上,对我国客运专线客票销售整体策略进行了设计。再次,在客票销售整体策略的框架下对客票销售渠道的每种渠道进来详尽阐述与可行性分析,对产品策略、价格策略、旅客满意度管理及客运专线形象策略进行了设计与分析。论文还对每个策略的组织实施提出了具有实际意义的组织实施方案。最后,在综合考虑我国客运专线客票销售、营销策略实施及客票销售管理等方面需求的基础上,对我国客运专线客票销售支持系统进行了设计,且对系统结构、功能体系和数据传输等做了较为详尽的设计与阐述。论文借鉴了国外高铁和航空客票销售的经验教训,结合作者所参加的相关铁路客运专线研究课题,运用市场营销学、微观经济学、运输经济学、运筹学等学科的理论方法,探讨我国客运专线客票销售策略问题,旨在为我国客运专线客票销售策略的制定提供参考。
孙熙安[6]（2009）在《我国铁路电子客票的营销及发展展望》文中研究指明构建方便快捷的客票营销体系,首先必须采用电子客票这一新的虚拟客票形式,在此基础上利用现代通信和计算机技术,积极拓展新的客票营销渠道,实践和谐铁路的目标。
陆丽花[7]（2008）在《铁路客票数据挖掘研究》文中认为随着计算机科学的不断发展,大量的原始数据被不断收集并存储到计算机中,而数据处理能力的低下,造成了目前信息丰富,知识贫乏的现状。数据挖掘——用非平凡的方法从大量数据中发现有用的知识,正是应此要求而迅速发展起来的一门科学。铁路中的客票系统蕴含了丰富的数据信息,如何从这海量的信息中挖掘出有用的知识,是一个有待研究解决的问题。本文将数据挖掘技术用于铁路客运营销分析中的巨量客票分析,针对铁路客票的实际特点,对客票数据进行分析,提取客流信息以及客票数据的各个属性对旅客购票行为的影响规则,用于指导铁路旅客运输组织,服务客运营销决策。本文选用SQL Server 2000作为数据仓库和数据挖掘的开发工具。分析了数据挖掘技术、可视化数据挖掘技术、OLAP以及数据仓库的基本原理,并对SQL Server 2000中决策树、聚类分析的数据挖掘算法作了重点分析。在对铁路客票系统中的数据进行了初步分析基础上,对涉及的多种数据进行了集成与转换,给出了数据仓库的详细设计过程和步骤。以京九线南昌局段下行方向08年4月份的客票数据为样本,建立了星型构架的多维数据集,分析了样本数据的客流特征,并且利用决策树和聚集技术对样本数据的席位、发车时间、列车种类字段其进行了的数据挖掘和结果分析。
陈东麟[8]（2008）在《达成公司客运营销统计分析系统的研究与设计》文中研究指明铁路客运营销分析系统作为客票系统的延伸应用,是铁路客运信息化的重要组成部分,是提高客运管理和决策水平的重要手段。本论文以达成铁路客运公司所代表的独立核算的业务模式为研究对象,以现代铁路客运组织原理为基本设计思想,综合应用信息处理、计算机网络等技术,致力于研究设计一个面向铁路客运公司的客运营销统计系统。论文首先通过对我国现阶段铁路客运营销分析工作中存在的问题进行分析,提出了创建面向铁路客运公司客运营销统计系统的必要性;在对达成公司客运营销情况进行调研及相关技术资料收集的基础上,完成了达成公司客运营销统计系统的需求分析。接着,论文对营销统计与分析方法及系统数据库的创建方案进行了详细的论述,特别针对客流分析方法及客流预测的功能研究和程序实现过程中遇到的难点进行讨论,建立客流预测模型。在综合上述研究后,初步设计了达成公司客运营销统计系统,实现了公司客流分析预测、运营统计及报表输出等主要功能。最后,论文作了研究工作总结,并对后期系统改进提出建议。
吕晓艳[9]（2007）在《基于决策树的数据建模分析方法及其在铁路中的应用研究》文中认为几十年来,随着铁路信息化建设的推进,铁路行业已成功地建设了一批信息系统,如客票发售与预订系统、运输管理信息系统、调度指挥系统、车号自动识别系统、行车安全监控系统、财会管理系统等,这些系统的成功运行为铁路部门积累了丰富的数据。合理利用现有信息资源,获取有价值的决策信息,日趋成为铁路相关部门的迫切需求和铁路信息化攻关的重点。数据挖掘理论和技术的迅速发展,为展开深入的数据分析奠定了良好的基础。本论文以铁路客运营销需求为研究背景,以数据挖掘中的决策树方法和时间序列分析方法为基本理论的研究出发点,结合铁路客票数据特征,针对目前数据挖掘方法中对主类数据分布不平衡数据集分析方法研究的不足,围绕铁路客票数据建立有效的数据分析模型进行了较为深入的研究和应用性实验。首先,根据客票数据的产生与收集过程,有针对性地对客票数据进行了概念分层与数据归约、数据的标准化与离散化、属性构造、维归约等相关预处理方法研究,旨在减少对客票建模分析过程中由于数据本身原因而带来的分析干扰。在对决策树基础理论进行充分研究的基础上,本文主要深入研究了ID3、SPRINT、 SLIQ等决策树算法。通过对决策树方法的应用分析,发现其对主类数据分布不平衡的数据集数据建模分析时存在一定的局限性,本文提出了基于关键度度量的决策树方法,对现有的决策树模型进行了改进,为各个主类属数据争取公平竞争类标号的权力铺平了道路。该算法有效地解决了主类分布不均数据集的建模分析问题,算法提取的定量规则,集预测和统计于一体,增加了规则的可解释性,满足了决策者对决策信息多层次的需求。用时间序列分析方法进行客票数据的时间演变特征分析时,由于时间序列分析模型多以方程式表达,对于实际应用存在模型可解释性差、相关因素分析不明确等缺点,本文提出自时间序列本身提取时间演化特征作为序列分析属性,结合改进的决策树分析方法实现对时间序列的分析。这种方法有利于识别出影响序列变化的关键因素,得到的模型具有较好的可用性。通过其在铁路客运量分析中的应用,证明了该方法的有效性和合理性。对客票数据进行基于决策树方法和时间序列分析方法的数据建模分析,是实现对客票数据进行静态特征提取和动态演化特征分析的一种有效途径。但要全面地解决铁路客运辅助决策的智能化问题,从系统的角度构建数据建模分析系统是十分必要的。本文从系统研究的角度出发,对铁路客运数据建模分析系统的体系框架进行初步的研究,并提出系统的服务框架、逻辑框架和物理框架,指出建立有效的数据建模分析系统是解决目前铁路信息系统的智能化问题的重要途径,对客票数据的全面分析具有十分重要的意义,同时也对相关领域的数据建模分析研究具有一定的参考价值。全文的创新点主要体现在以下四个方面：（1）对决策树模型进行改进,提出改进的基于关键度度量的决策树模型,使得数据量上处于弱势的主类数据也有相等的机会表达本类数据特征,解决了实际应用中的主类分布不平衡数据集的数据建模分析问题。（2）结合时间序列分析方法的优点,提取数据随时间的演变特征,构建数据演变特征训练集,进行数据的决策树建模分析,解决了时间序列模型可解释性差、相关影响因素分析困难问题。（3）将决策树方法以及决策树与时间序列相结合的方法应用于铁路客运数据建模分析,得到的分析模型可实现对铁路客运数据的定量和定性分析,为客运部门充分利用客运资源、合理安排运能提供有益的数据建模分析工具。（4）为提高现有铁路客运系统的智能化水平,提出了开放式的数据建模分析系统的体系框架,并对系统的服务框架、逻辑框架和物理框架进行初步研究,对客票数据的全面建模分析具有重要的指导意义。
张胜[10]（2007）在《客票发售与预订系统票额分配策略研究》文中研究指明票额分配计划是在地区票务中心间分配各车次客票的销售计划。只有分配的票额符合各地区旅客的实际需要，才能顺利地实现客票发售。本文从我国目前的客运实际需求出发，以现有的铁路客票发售和预订系统为基础，结合铁路客运营销和客流的预测，建立合理、科学的票额分配体系，对票额进行合理化分配。铁路客票发售组织工作发生重大变化，直通旅客列车票额分配将实行淡、旺季两套方案。据铁道部运输局领导介绍，新的铁路运行图对直通旅客列车票额分配将根据客流旺季和客流淡季实行两套方案，旺季方案是基本方案，淡季方案则是在基本方案的基础上，根据各次列车在不同季节的客流变化情况，对基本方案进行调整而成；各铁路局也将在不影响相关局利益的前提下，对限售区段和自局票额进行季节调整和日常调整。本文系统论述了铁路客票发售与预订系统的发展过程，着重论述了铁路客票发售与预订系统5.0的总体结构、CTMS、预约预订模块、计划管理模块及系统新增的一些功能，深入分析了影响铁路客票分配的各种因素，总结了客票发售与预订系统升级5.0版本后新票额分配的特点；按照铁道部关于客票分配的有关规定、票额分配的原则和依据，及对于票额的需求，建立票额分配的模型，编制票额分配计划。在论述客票营销及客流预测分析基础上，系统研究了票额分配和调整，以及建立合理、科学的票额分配体系的方法，最后，对该票额分配体系的应用效果做了预计。
二、铁路客票营销分析系统的研究和设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、铁路客票营销分析系统的研究和设计（论文提纲范文）
（1）高速铁路客票营销策略（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 服务营销 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 服务营销的关键要素 |
| 2.3 服务营销的实施手段 |
| 3 我国高速铁路客票营销现状 |
| 3.1 营销手段尚不丰富, 便捷度不够 |
| 3.2 客票种类单一, 票价机制相对固定 |
| 3.3 客运服务意识不足, 服务质量不高 |
| 4 我国高速铁路客票营销策略 |
| 4.1 大力发展营销平台, 拓展销售渠道 |
| 4.2 方便旅客购票出行, 增添人性化服务 |
| 4.3 加强旅客资源管理, 提高服务水平 |
| 4.4 采取灵活的价格策略, 合理配置运力资源 |
| 4.5 增加特色列车, 注重广告效应 |
| 5 结语 |
（2）高速铁路旅客购票行为仿真建模研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 研究综述 |
| 1.2.2 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 铁路旅客购票行为分析 |
| 2.1 旅客购票过程 |
| 2.2 预售期内旅客购票选择行为调查 |
| 2.2.1 问卷设计 |
| 2.2.2 结果分析 |
| 2.2.3 旅客购票选择决策参数生成 |
| 2.3 预售期内旅客购票谱系曲线生成 |
| 2.3.1 预订曲线介绍 |
| 2.3.2 数据预处理即研究样本 |
| 2.3.3 旅客购票谱系曲线生成方法 |
| 2.3.4 旅客购票谱系曲线生成 |
| 2.3.5 预售期60天与20天购票行为对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速铁路旅客购票行为仿真建模 |
| 3.1 前提假设 |
| 3.2 仿真模型构建 |
| 3.2.1 旅客购票需求动态生成模块 |
| 3.2.2 票额资源供给动态调整模块 |
| 3.2.3 余票情况判断模块 |
| 3.2.4 旅客购票选择行为动态决策模块 |
| 3.2.5 参数更新模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于购票行为仿真分析的票额分配策略优化 |
| 4.1 票额分配 |
| 4.1.1 票额分配定义 |
| 4.1.2 票额分配实施 |
| 4.2 案例分析 |
| 4.2.1 场景及相关参数说明 |
| 4.2.2 结果展示与分析 |
| 4.3 票额分配优化建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）我国城际高速铁路客票营销策略研究（论文提纲范文）
| 1我国城际高速铁路客票营销策略现状 |
| 2我国城际高速铁路客票营销策略 |
| 2.1实现客票种类多样化 |
| 2.2丰富客票营销服务内容 |
| 2.2.1基础服务 |
| 2.2.2增值服务 |
| 2.3拓展客票销售渠道 |
| 2.4优化票额智能预分 |
| 3结束语 |
（4）德国铁路灵活多样的客票营销方式（论文提纲范文）
| 1 灵活的票价政策 |
| 2 完善的营销机制 |
| 3 多方位的营销渠道 |
| 4 结束语 |
（5）客运专线客票销售策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外发展现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容与方法 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 |
| 1.3.2 本文研究的主要方法 |
| 第2章 国内外铁路和航空客票销售策略分析 |
| 2.1 我国铁路客票销售现状分析 |
| 2.2 国外高铁客票销售策略分析 |
| 2.2.1 日本新干线客票销售策略分析 |
| 2.2.2 法国TGV客票销售策略分析 |
| 2.3 航空客票销售策略分析 |
| 2.3.1 航空客票销售的市场定位 |
| 2.3.2 航空客票销售渠道分析 |
| 2.3.3 航空客票销售的服务质量与新技术的运用 |
| 2.3.4 航空客票销售的促销 |
| 2.4 现有客票销售给客运专线客票销售带来的启示 |
| 第3章 客运专线市场分析及整体营销策略 |
| 3.1 客运专线旅客运输市场特点分析 |
| 3.2 制定我国客运专线客票销售策略的必要性 |
| 3.2.1 客运专线市场营销 |
| 3.2.2 客票营销策略的必要性分析 |
| 3.3 我国客运专线客票销售整体营销策略 |
| 3.3.1 基本原则和总体目标 |
| 3.3.2 客运专线客票销售策略设计 |
| 3.4 我国铁路客运需求分析 |
| 3.4.1 客运需求总量分析 |
| 3.4.2 客运需求结构分析 |
| 3.4.3 客运需求波动分析 |
| 3.4.4 铁路竞争能力分析 |
| 3.5 客运专线目标市场定位 |
| 第4章 客票销售渠道策略 |
| 4.1 完善车站售票 |
| 4.1.1 车站售票的适应性 |
| 4.1.2 车站窗口数的确定 |
| 4.1.3 提高车站效率的措施 |
| 4.2 推广自动售票机 |
| 4.2.1 推广自动售票机的条件 |
| 4.2.2 自动售票机服务流程 |
| 4.2.3 自动售票机系统的组织实施 |
| 4.2.4 自动售票机分布与设置实施策略 |
| 4.3 建立呼叫中心 |
| 4.3.1 客运专线呼叫系统总体框架结构 |
| 4.3.2 客运专线呼叫中心业务功能 |
| 4.3.3 客运专线呼叫中心业务处理流程设计 |
| 4.3.4 客运专线呼叫中心需求分析 |
| 4.3.5 客运专线网上预订/售票系统 |
| 4.4 推行客票销售代理 |
| 4.4.1 客票代理的基本概念 |
| 4.4.2 对现有客票代售的分析 |
| 4.4.3 对客运专线客票销售代理的分析 |
| 4.4.4 对代理商的管理策略建议 |
| 4.5 客票销售渠道策略的组织实施 |
| 4.5.1 渠道成本及可持续性发展分析 |
| 4.5.2 渠道业务功能对比分析 |
| 4.5.3 渠道发展策略 |
| 第5章 客运专线客票促销策略 |
| 5.1 客运专线产品策略 |
| 5.1.1 客运专线车票票面设计 |
| 5.1.2 客运专线产品 |
| 5.1.3 客运专线产品组合 |
| 5.2 客运专线客票价格策略 |
| 5.2.1 我国铁路客运票价现状 |
| 5.2.2 客运专线票价制定原则 |
| 5.2.3 客运专线定价目标 |
| 5.2.4 客运专线票价体系 |
| 5.2.5 客运专线客票价格策略 |
| 5.3 旅客满意度管理 |
| 5.3.1 旅客价值和满意 |
| 5.3.2 旅客满意度追踪 |
| 5.3.3 通过质量、服务和价值建立旅客满意 |
| 5.4 客运专线形象策略 |
| 5.4.1 广告宣传 |
| 5.4.2 公共关系 |
| 5.4.3 积分计划 |
| 第6章 基于信息技术的客票销售系统设计 |
| 6.1 系统需求与目标 |
| 6.1.1 系统需求 |
| 6.1.2 系统目标 |
| 6.2 系统总体方案设计 |
| 6.2.1 系统网络结构 |
| 6.2.2 系统结构体系 |
| 6.2.3 系统功能体系 |
| 6.3 客票销售数据处理 |
| 6.3.1 系统数据组织 |
| 6.3.2 系统客票销售数据处理 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
（6）我国铁路电子客票的营销及发展展望（论文提纲范文）
| 一、问题的提出 |
| 二、对铁路电子客票营销的展望 |
| 1. 立法问题 |
| 2. 配套问题 |
| 3. 代理商选择 |
| 4. 电子客票推广 |
| (1) 战略层面 |
| (2) 销售策略层面 |
| (3) 营销组合层面 |
| 三、开拓新的客票销售渠道 |
| 1. 建立统一的铁路客运专线客票营销呼叫中心, 广泛开展电话订购票服务 |
| 2. 广泛设立自动售票机 |
| 3. 基于因特网的电子商务 |
| 4. 基于移动通信的移动商务 |
| 5. 与国际国内航空业CRS、GDS合作 |
| 6. 加强车站窗口售票和代售处建设 |
（7）铁路客票数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的整体结构 |
| 第二章 铁路客运营销与客运量预测分析 |
| 2.1 铁路客运营销分析及其辅助决策支持系统 |
| 2.1.1 铁路客运营销分析及其辅助决策支持系统目标 |
| 2.1.2 铁路客运营销分析及其辅助决策支持系统的组成 |
| 2.2 铁路客运量预测 |
| 2.2.1 客运量预测的概念 |
| 2.2.2 客运量预测的特点 |
| 2.2.3 影响客运量的因素 |
| 2.3 客运量预测方法 |
| 2.3.1 回归分析方法 |
| 2.3.2 灰色模型的预测方法 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 数据挖掘概述 |
| 3.1 数据挖掘的概念 |
| 3.1.1 数据挖掘的产生 |
| 3.1.2 数据挖掘的概念 |
| 3.1.3 数据挖掘的理论基础 |
| 3.2 数据挖掘系统的组成与分类 |
| 3.2.1 数据挖掘系统的组成 |
| 3.2.2 数据挖掘系统的分类 |
| 3.3 数据挖掘技术 |
| 3.3.1 联机分析处理 |
| 3.3.2 关联规则挖掘技术 |
| 3.3.3 分类和预测技术 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 铁路客票数据挖掘关键技术分析与设计 |
| 4.1 基于SQL Server 2000的数据挖掘技术 |
| 4.1.1 数据挖掘工具选择 |
| 4.1.2 SQL Server 2000中决策树和聚类分析算法原理 |
| 4.2 铁路客票数据 |
| 4.2.1 客票数据的预处理方法 |
| 4.2.2 客票数据预处理分析 |
| 4.3 铁路客票数据仓库设计 |
| 4.3.1 事实表设计 |
| 4.3.2 维度表设计 |
| 4.3.3 数据仓库架构设计 |
| 4.3.4 事实表与维度表的数据转换 |
| 4.4 铁路客票数据挖掘设计 |
| 4.4.1 基于Analysis Service的铁路客票数据挖掘方案 |
| 4.4.2 Analysis Services中多维数据集设计 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 铁路客票数据挖掘实证研究 |
| 5.1 数据挖掘实现 |
| 5.1.1 席位数据挖掘 |
| 5.1.2 发车时间数据挖掘 |
| 5.1.3 列车种类数据挖掘 |
| 5.2 数据挖掘结果及分析 |
| 5.2.1 规则知识的提取 |
| 5.2.2 车站票额资源利用情况分析 |
| 5.2.3 列车运能资源利用情况分析 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（8）达成公司客运营销统计分析系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外应用情况 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容与方法 |
| 1.3.1 系统设计目标 |
| 1.3.2 本文研究的主要内容 |
| 1.3.3 关键技术 |
| 第2章 达成公司客运现状及系统需求分析 |
| 2.1 达成客运公司现状 |
| 2.2 达成公司客运营销系统的构成 |
| 2.3 系统需求分析 |
| 2.4 系统总体结构设计 |
| 2.4.1 系统结构 |
| 2.4.2 系统功能简述 |
| 第3章 铁路客运营销统计与分析方法 |
| 3.1 铁路旅客运输工作统计 |
| 3.1.1 车站客运统计 |
| 3.1.2 列车客运统计 |
| 3.2 客流分析 |
| 3.2.1 客流 |
| 3.2.2 车站客流动态分析 |
| 3.2.3 节假日客流分析 |
| 3.3 客流量预测 |
| 3.3.1 客流量预测方法 |
| 3.3.2 三次指数平滑法 |
| 3.3.3 模型优化 |
| 3.3.4 算法仿真与结果分析 |
| 第4章 达成公司客运营销统计系统的数据库设计 |
| 4.1 数据库设计原则 |
| 4.1.1 系统总体架构模式 |
| 4.1.2 表的设计 |
| 4.2 客票营销统计系统数据库的数据源 |
| 4.3 客票营销统计系统数据库的数据需求分析 |
| 4.4 客票营销统计系统数据库的创建 |
| 4.4.1 数据采集 |
| 4.4.2 概念模型设计 |
| 4.4.3 数据库结构设计 |
| 4.4.4 系统数据库访问技术 |
| 第5章 客运营销统计系统的功能实现 |
| 5.1 系统功能实现关键技术 |
| 5.2 营销统计系统分析 |
| 5.3 系统管理 |
| 5.4 数据维护 |
| 5.5 基础数据查询 |
| 5.6 客流分析 |
| 5.6.1 客流动态分析 |
| 5.6.2 节假日客流分析 |
| 5.6.3 运营情况分析 |
| 5.6.4 客流趋势预测 |
| 5.7 报表输出 |
| 结论 |
| 1.论文完成的工作概述 |
| 2.客运营销统计系统的不足和建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（9）基于决策树的数据建模分析方法及其在铁路中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究现状与分析 |
| 1.4 本文工作 |
| 1.4.1 研究技术路线 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 第二章 基础理论 |
| 2.1 分类 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 分类核心问题 |
| 2.1.3 分类方法评价规则 |
| 2.1.4 目前主要的分类方法 |
| 2.1.5 决策树方法研究现状 |
| 2.1.6 分类算法分析 |
| 2.2 时间序列分析 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 时间序列分析方法 |
| 2.2.3 时间序列分析模型 |
| 2.2.4 时间序列方法研究现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于客票数据的预处理研究 |
| 3.1 客票数据 |
| 3.1.1 中国铁路客票发售与预订系统概述 |
| 3.1.2 客票数据分析应用现状 |
| 3.1.3 客票数据特征 |
| 3.2 数据的预处理方法 |
| 3.2.1 数据清理 |
| 3.2.2 数据集成 |
| 3.2.3 数据变换 |
| 3.2.4 数据选择 |
| 3.3 客票数据预处理方法研究 |
| 3.3.1 数据变换 |
| 3.3.2 数据归约 |
| 3.3.3 客票数据预处理小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于关键度的决策树研究 |
| 4.1 决策树理论 |
| 4.2 决策树算法 |
| 4.2.1 CLS算法 |
| 4.2.2 ID3/C4.5算法 |
| 4.2.3 SLIQ算法 |
| 4.2.4 SPRINT算法 |
| 4.2.5 算法小结 |
| 4.3 决策树属性度量的性能分析 |
| 4.3.1 信息增益 |
| 4.3.2 基尼系数 |
| 4.3.3 性能分析 |
| 4.4 改进决策树算法及应用分析 |
| 4.4.1 TTDTPA |
| 4.4.2 在客运客流席别选择中的应用 |
| 4.4.3 在行车安全数据分析中的应用 |
| 4.4.4 应用局限性分析 |
| 4.5 基于关键度的决策树方法 |
| 4.5.1 基本概念 |
| 4.5.2 算法描述 |
| 4.5.3 算法分析 |
| 4.5.4 算法应用 |
| 4.5.5 应用分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于决策树的时间序列研究 |
| 5.1 时间序列分析 |
| 5.1.1 统计学中的时间序列分析 |
| 5.1.2 数据挖掘中的时间序列分析 |
| 5.2 客运量时间序列分析 |
| 5.2.1 客运量的特征分析 |
| 5.2.2 客运量的趋势识别 |
| 5.2.3 客运量的周期分析 |
| 5.3 基于关键度的决策树方法的时间序列分析 |
| 5.3.1 客运量分析数据演变特征提取 |
| 5.3.2 基于KD决策树方法的客运量应用分析 |
| 5.3.3 实验与应用分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 铁路客运数据建模分析系统的体系框架研究 |
| 6.1 铁路客运数据建模分析系统 |
| 6.2 铁路客运数据建模分析系统的体系框架构成 |
| 6.3 铁路客运数据建模分析系统体系框架的研究方法 |
| 6.4 铁路客运数据建模分析系统体系框架的研究路线 |
| 6.5 铁路客运数据建模分析系统体系框架的主要内容 |
| 6.5.1 服务框架 |
| 6.5.2 逻辑框架 |
| 6.5.3 物理框架 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 博士研究生期间发表的论文及相关工作 |
| 致谢 |
（10）客票发售与预订系统票额分配策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 2 票额及客票发售与预订系统发展综述 |
| 2.1 票额沿革历史 |
| 2.2 客票发售与预订系统发展概况 |
| 2.2.1 国外客票发售和预订系统发展概况 |
| 2.2.2 国内客票发售和预订系统发展概况 |
| 2.3 客票发售与预订系统总体结构 |
| 2.4 客票发售与预订系统5.0 |
| 2.4.1 客票发售与预订系统5.0概述 |
| 2.4.2 客票发售与预订系统5.0技术特点 |
| 2.4.3 系统网络结构及网络拓扑结构 |
| 2.4.4 系统功能设计 |
| 2.4.5 CTMS(连接交易管理服务器) |
| 2.4.6 客票系统预约预订模块 |
| 2.4.7 计划管理模块 |
| 3 票额分配基础 |
| 3.1 铁路客票营销分析需求 |
| 3.2 铁路客票营销现状 |
| 4 票额分配前提 |
| 4.1 铁路客流预测概念及其意义 |
| 4.2 铁路客流影响因素分析 |
| 4.2.1 铁路客流产生机理 |
| 4.2.2 铁路客流影响因素 |
| 4.3 客流预测方法 |
| 4.4 系统动力学模型 |
| 4.5 数据源的组织 |
| 4.6 客流预测方法选择 |
| 5 票额分配 |
| 5.1 票额分配的原则和依据 |
| 5.2 票额管理有关规定 |
| 5.3 列车定员的计算 |
| 5.4 票额分配方法 |
| 5.5 新票额分配特点 |
| 5.6 票额分配系统功能及票额需求 |
| 5.6.1 票额分配系统功能 |
| 5.6.2 票额需求 |
| 5.7 票额分配的数学模型 |
| 5.8 票额分配计划的编制 |
| 5.9 票额分配中运输指标的计算 |
| 5.10 票额分配的具体实现 |
| 5.11 票额分配策略体系 |
| 5.11.1 票额分配策略体系的构建 |
| 5.11.2 票额分配策略体系预计效果 |
| 5.11.3 票额分配应体现公平 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 网络结构示意图 |
| 附录B 网络拓扑结构图 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、铁路客票营销分析系统的研究和设计（论文参考文献）
- [1]高速铁路客票营销策略[J]. 蒋雯雯,张佳蓉,杨晓姗. 物流技术, 2018(01)
- [2]高速铁路旅客购票行为仿真建模研究[D]. 罗浩. 北京交通大学, 2016(06)
- [3]我国城际高速铁路客票营销策略研究[J]. 陈璐,黄新建,万科. 铁道运输与经济, 2015(08)
- [4]德国铁路灵活多样的客票营销方式[J]. 王晓云. 铁道运输与经济, 2011(08)
- [5]客运专线客票销售策略研究[D]. 王定伟. 西南交通大学, 2009(03)
- [6]我国铁路电子客票的营销及发展展望[J]. 孙熙安. 综合运输, 2009(01)
- [7]铁路客票数据挖掘研究[D]. 陆丽花. 中南大学, 2008(04)
- [8]达成公司客运营销统计分析系统的研究与设计[D]. 陈东麟. 西南交通大学, 2008(08)
- [9]基于决策树的数据建模分析方法及其在铁路中的应用研究[D]. 吕晓艳. 中国铁道科学研究院, 2007(04)
- [10]客票发售与预订系统票额分配策略研究[D]. 张胜. 兰州交通大学, 2007(06)