数据挖掘技术在移动商务客户价值识别中的应用研究

发布时间：2017-07-28 14:29

  本文关键词：数据挖掘技术在移动商务客户价值识别中的应用研究

  更多相关文章： 移动商务 数据挖掘技术 客户价值 关联规则 决策树

【摘要】：当前计算机技术已经发展到了移动互联网时代,这意味着将有超过10亿的用户和智能设备,能够随时随地接入网络当中进行信息的交互,且移动互联网终端将成为人们获取信息和分享个人知识的重要窗口,在移动终端上也将应运而生各种各样的商业产品。伴随着移动互联网随时获取和分享知识重要性的不断增加,如何更好地服务与吸引客户,提供客户真正需要的产品,以及发现客户的潜在需求,这已成为众多商家们研究的热点问题。为了深入研究移动商务市场的客户价值,本文使用数据挖掘技术的决策树(C5.0)和关联规则(Apriori)方法,对移动商务的客户价值及商业价值进行研究,从而判断哪类人群是高价值客户,识别出高价值客户人群所具有的特征,从而为企业进一步开展客户营销,更好的抓住目标客户,提供一种便于操作、可行的方法。识别出移动商务当前和潜在高价值客户人群及其所具有的特征,这一决策模型可以为移动商务价值链上的利益群体提供决策。首先运营商要创新渠道模式,创造一个让用户了解并满足顾客需求的体验价值平台。再者,内容提供商要为目标客户群提供契合度更高、更丰富的产品内容,只有提供了好的内容才能够吸引更多的用户,也只有用户通过对内容的体验才能增加对移动商务的认识,才能进一步促进移动商务的发展。总之,本文只是数据挖掘技术在移动商务应用中的一个缩影,可以进一步延伸移动商务价值链上的商业潜力。在价值链的各个环节都可以使用数据挖掘技术来挖掘其潜力及价值,从而更好地服务移动商务客户,开发客户所需要的产品。
【关键词】：移动商务 数据挖掘技术 客户价值 关联规则 决策树
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F626;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-19
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 国内外研究综述10-15
• 1.2.1 移动商务研究综述10-11
• 1.2.2 数据挖掘研究综述11-13
• 1.2.3 客户价值研究综述13-14
• 1.2.4 数据挖掘技术在移动商务客户价值中的应用研究综述14-15
• 1.3 研究内容和组织结构15-16
• 1.4 研究方法16-17
• 1.5 研究的目的与意义及应用价值17-19
• 1.5.1 研究的目的与意义17
• 1.5.2 实际应用价值17-19
• 2 相关基础理论研究19-49
• 2.1 移动商务概述19-26
• 2.1.1 移动商务的概念及其特点19-22
• 2.1.2 移动商务与传统电子商务的区别与联系22-25
• 2.1.3 移动商务进行商业价值挖掘的潜力分析25-26
• 2.2 数据挖掘技术概述26-31
• 2.2.1 数据挖掘概念26-27
• 2.2.2 数据挖掘的系统分类27
• 2.2.3 数据挖掘相关技术27-28
• 2.2.4 数据挖掘技术的应用领域28-29
• 2.2.5 数据挖掘的应用过程29-31
• 2.3 移动商务客户关系管理研究31-39
• 2.3.1 移动商务客户关系管理研究视角31-37
• 2.3.2 移动商务客户价值研究37-39
• 2.4 数据收集39-49
• 2.4.1 市场问卷调查40
• 2.4.2 样本统计40-49
• 3 数据挖掘技术在移动商务客户价值识别中的应用研究49-57
• 3.1 商业问题目标化49
• 3.2 算法选择49-51
• 3.3 数据预处理51-52
• 3.4 建立并优化模型52-53
• 3.5 模型评估53-55
• 3.6 结论分析55-57
• 3.6.1 移动商务当前高价值客户决策模型结论分析55-56
• 3.6.2 移动商务潜在高价值客户决策模型结论分析56-57
• 4 数据挖掘技术在移动商务高价值客户特征分析中的应用研究57-71
• 4.1 商业问题目标化57
• 4.2 算法选择57-60
• 4.3 数据预处理60
• 4.4 建立并优化模型60-61
• 4.5 模型评估61-69
• 4.6 结论分析69-71
• 4.6.1 移动商务当前高价值客户特征模型结论分析70
• 4.6.2 移动商务潜在高价值客户特征模型结论分析70-71
• 5 结论、不足及展望71-75
• 5.1 论文结论71-72
• 5.1.1 找出识别目标客户群的最佳方式71
• 5.1.2 挖掘用户习惯,促进产品的创新71-72
• 5.2 论文的不足72
• 5.3 进一步展望72-75
• 参考文献75-78
• 附录78-80
• 致谢80-82
• 攻读硕士期间发表的公开论文及完成的著作目录82

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本文编号：584529