移动电子商务客户行为挖掘及实现机制研究
本文选题:移动电子商务 + 客户行为挖掘 ; 参考:《长沙理工大学》2015年硕士论文
【摘要】:近年来,随着移动互联网、移动通信技术的不断发展,以及智能手机的普及,移动电子商务技术应运而生。与传统电子商务相比,移动电子商务具有随时性、随地性、方便性、私人性等特点,使得交易活动、在线支付等可以随时随地的安全实现。移动电子商务的地位越来越突出,已发展成为电子商务领域的主流模式。在移动电子商务众多的研究领域中,客户的行为挖掘成为了一个热门的研究方向。在互联网时代,电子商务中产生的数据量是十分惊人的,海量数据中隐藏着大量有价值的信息,企业若能正确使用这些信息,那么企业必能占得先机,迎来飞速发展。如何从海量数据中挖掘出有用的知识进而进行商业决策,这是所有电子商务企业所需要面对和解决的问题。本文以实际项目奈瑞儿店务管理系统为背景,结合了当下移动电子商务技术与客户行为挖掘热点问题进行展开,主要研究工作为:一,设计实现奈瑞儿店务管理系统,并对其进行了移动端的扩展,论文主要从系统的整体架构三层设计思想、MVC设计模式、数据库表字段设计、Redis缓存方案的选用上进行了研究分析。二,对奈瑞儿美容平台中客户的消费行为进行了挖掘分析,文章先从交易数据的潜在价值入手,分析出客户交易数据中潜藏的横向价值与纵向价值,接着运用Apriori关联规则挖掘算法对交易数据进行挖掘,并对挖掘出的关联规则进行了结果分析与实际的应用。
[Abstract]:In recent years, with the continuous development of mobile Internet, mobile communication technology, and the popularity of smart phones, mobile e-commerce technology emerged as the times require.Compared with traditional electronic commerce, mobile electronic commerce has the characteristics of convenience, convenience, personal nature and so on, which makes transaction activities, online payment and so on can be realized at any time, anywhere and safely.The position of mobile e-commerce is more and more prominent and has developed into the mainstream mode of e-commerce.In many research fields of mobile e-commerce, customer behavior mining has become a hot research direction.In the Internet era, the amount of data generated in e-commerce is amazing. There are a lot of valuable information hidden in the massive data. If the enterprise can use this information correctly, then the enterprise will be able to seize the first opportunity and usher in the rapid development.How to mine useful knowledge from mass data and make business decisions is a problem that all e-commerce enterprises need to face and solve.Under the background of the actual project, the thesis combines the current mobile electronic commerce technology with the hot issues of customer behavior mining. The main research work is as follows: first, the design and implementation of the Nerrell store management system,And it is extended to the mobile terminal. The paper mainly studies and analyzes the design pattern of MVC and Redis buffer scheme in the whole architecture of the system, which is based on the three-layer design idea and the database table segment design.Secondly, the consumption behavior of customers in Nearite beauty platform is analyzed. The paper starts with the potential value of transaction data, and analyzes the horizontal value and vertical value hidden in the transaction data.Then the Apriori association rules mining algorithm is used to mine the transaction data, and the result analysis and practical application of the mining association rules are given.
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F724.6;TP311.13
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本文编号:1759139
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