基于客户行为分析的电子商务潜在客户挖掘研究

发布时间：2017-06-28 21:04

  本文关键词：基于客户行为分析的电子商务潜在客户挖掘研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术高速发展及电子商务市场的不断发展，广大消费者越来越喜欢在网络平台上进行商品交易，网络购物已经成为当今社会上重要的购物方式。而如今的电子商务已经步入了大数据时代，每天都会产生庞大的客户行为数据，同时随着企业对海量数据中的知识提取的强烈渴望，如何从这些规模庞大的数据中提取有用的信息，并帮助企业制定相应决策，就显得尤为必要和迫切。目前在市场竞争日益激烈的电子商务时代，不断拓展更多的新客户，从众多的浏览者有效挖掘出潜在客户群体，并努力将潜在客户转换成为现实客户，企业就能获得更多效益以及市场竞争优势。潜在客户挖掘的目的就是为网站制定相应的服务策略提供准确的参考依据及做出相应决策，而目前各大电子商务网站对潜在客户挖掘方面有一定效果，但总体上做的还不是完善，如何高效、准确、及时地挖掘出潜在客户是电子商务企业共同面临的问题。 本文针对电子商务网站客户的行为信息进行重点分析，将客户浏览行为与客户购买行为数据相结合，，作为潜在客户挖掘的数据来源，在此基础上采用数据挖掘中粗糙集和决策树算法相结合的混合算法进行电子商务潜在客户的挖掘，实现高效、准确和及时挖掘出潜在客户的目标。本文主要的研究工作如下： 首先，本文查阅了大量的资料和参考文献，对客户行为分析、潜在客户挖掘等研究进行分析和总结，准确掌握国内外的研究概况及进展。 其次，对电子商务网站客户行为进行系统研究，主要对客户浏览行为和购买行为两方面进行了深入的探讨分析和理解，归纳了客户行为数据的特点。在此基础上提出以对某商品进行第一次购买的客户或浏览后未购买的客户作为挖掘对象，并且选择使用Web日志中客户的浏览行为和购买行为数据进行挖掘。 接着，分析了粗糙集和决策树算法相关理论知识及潜在客户挖掘的整个过程，并且针对潜在客户行为属性集规模较大的情况下，提出一种依赖度改进的属性约简方法。而后在此基础上，采用一种新的区分价值的多变量检验改进决策树构造方法，建立电子商务潜在客户挖掘模型。 最后，本文利用某电子商务网站数据和前期研究资料对本文提出的数据挖掘方法进行分析和模拟实证。实验结果表明，该方法能构造出比较理想决策树模型，而且提取的行为规则易于理解和解释，较为准确地挖掘出潜在客户。
【关键词】：潜在客户 客户行为 粗糙集 决策树 数据挖掘
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 本论文研究的目的与意义10-11
• 1.3 国内外相关研究综述11-14
• 1.3.1 客户行为分析研究11-12
• 1.3.2 潜在客户挖掘研究12-14
• 1.4 研究内容与研究方法、技术路线14-17
• 1.4.1 主要研究内容14-15
• 1.4.2 研究使用的方法及技术路线15-17
• 第2章 电子商务客户行为分析17-27
• 2.1 电子商务网站客户的内涵及其类型17-20
• 2.1.1 客户的概念17-18
• 2.1.2 网络购物客户群体类型18-20
• 2.2 电子商务网站购物行为的分析20-23
• 2.2.1 客户浏览行为分析21-22
• 2.2.2 客户购买行为分析22-23
• 2.3 电子商务客户行为数据的特点23-27
• 第3章 潜在客户行为信息的获取27-38
• 3.1 电子商务潜在客户概述27-28
• 3.1.1 潜在客户的涵义27
• 3.1.2 潜在客户的特点27-28
• 3.2 电子商务潜在客户挖掘的对象选择28-31
• 3.3 潜在客户信息的获取方法31-38
• 3.3.1 数据来源31-33
• 3.3.2 潜在客户行为信息的特定处理33-38
• 第4章 基于粗糙集和决策树的潜在客户挖掘研究38-51
• 4.1 粗糙集和决策树算法的引入38-40
• 4.2 相关挖掘方法的理论知识40-45
• 4.2.1 粗糙集理论40-42
• 4.2.2 决策树相关技术理论42-45
• 4.3 电子商务网站中的潜在客户挖掘算法45-51
• 4.3.1 潜在客户行为数据的约简方法45-47
• 4.3.2 基于粗糙集的改进决策树挖掘模型47-51
• 第5章 实证分析51-60
• 5.1 数据的获得与特定预处理51-52
• 5.2 基于属性依赖度改进的行为属性约简52-55
• 5.3 潜在客户行为挖掘模型的构建55-60
• 第6章 全文总结与研究展望60-62
• 6.1 全文总结60-61
• 6.2 研究展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曲昭伟;郑岩;吕廷杰;;基于聚类实现客户行为分析[J];东北师大学报(自然科学版);2006年02期

2 侯洪涛;黄有方;;基于Apriori算法的银行客户行为分析[J];硅谷;2012年03期

3 过蓓蓓;方兆本;;基于SVM的Web日志挖掘及潜在客户发现[J];管理工程学报;2010年01期

4 朱宏;胡乐江;;电子商务领域内潜在客户的识别方法[J];工业工程与管理;2007年01期

5 陆静;;基于数据挖掘分类规则的决策树算法改进研究[J];才智;2013年28期

6 甘露;;数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用[J];电子商务;2011年06期

7 路松峰;刘芳;胡波;;一种基于属性依赖的属性约简算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2008年02期

8 齐丽丽;李建晶;赵苗;;零售业中潜在客户的挖掘算法研究[J];计算机与信息技术;2009年12期

9 谢志鹏,张 卿,刘宗田;基于粗糙集合理论的决策树生成鍌[J];计算机工程与应用;2000年11期

10 周勇,杨兴江,徐扬;属性约简的依赖度算法研究[J];计算机工程与应用;2004年04期

  本文关键词：基于客户行为分析的电子商务潜在客户挖掘研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：495247