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数据挖掘技术在铁路货运市场营销中的应用研究

发布时间：2014-10-04 20:14

【摘要】 随着不断发展的社会经济以及不断扩大的交通基础设施,我国货运行业的运输格局发生了巨大的变化。早期我国的货运干线运输是以铁路为主,目前是铁路、公路、水路、航空等各运输方式共同发展。面对激烈的市场竞争,铁路货运需要有相应的营销手段来发现优势市场及价值客户,从而提高自己的市场竞争力。数据挖掘技术经过多年的发展,不仅在理论上取得较大的成果,在各领域也有相应的应用研究。目前铁路货运系统己沉淀了海量的数据,这些业务数据中隐含了大量的对铁路局有价值的信息。铁路营销部门使用数据挖掘技术可以从隐含的数据中发现知识以帮助其发现优势市场及价值客户,并根据分析结果制定相应的营销策略。本文在铁路货运电子商务平台沉淀了大量的数据未能在市场营销中得以应用的前提下,分析了铁路货运市场营销的现状及其所存在的关键问题,并针对关键问题提出了相应的营销需求—铁路货运货物市场细分及铁路货运客户价值细分。在此基础上根据数据挖掘的标准流程提出相应的铁路货运营销决策流程,并制定了基于数据挖掘的铁路货运市场细分及铁路货运客户价值细分研究方案,其中基于数据挖掘的铁路货运市场细分方案能够帮助铁路货运营销部门去发掘优势市场,基于数据挖掘的铁路货运客户价值细分方案能够帮助铁路货运营销部门去发掘价值客户。最后再根据数据挖掘的方案结合实际数据进行了挖掘,并针对挖掘的结果制定了相应的营销策略,为铁路货运部门使用数据挖掘技术进行营销需求分析提供帮助,并为营销决策提供建设性的意见。本论文是在对铁路货运进行实际调研的基础上进行的研究分析,其中的铁路货运的市场营销体系、基于数据挖掘的铁路货运市场营销方案、具体的实现案例以及营销建议,都能够对铁路货运市场营销的展开提供建设性的参考意见。 

【关键词】 数据挖掘； 市场营销； 铁路货运； 货运市场细分； 客户价值细分；

第1章绪论

1.1研究背景及研究意义
目前数据挖掘技术在社会生产的多个方面的应用都取得了较大的发展,但由于铁路货运数据的复杂性,一直都无法被应用到铁路货运数据业务营销分析中。本文针对铁路货运所存储的大量数据,运用数据挖掘技术对其进行分析,研究市场及客户的分类,从而发掘出价值市场及价值客户,并针对价值市场及价值客户快速的制定铁路货运营销策略以满足客户的需求,提局铁路货运的竞争力。论文的研究主要依托于和铁道部科学技术司合作的项目进行的研究。课题中如何将数据挖掘技术运用到铁路货运市场营销中并为铁路货运营销提供决策支持,是铁路总公司迫切需要解决的问题,也具有非常重要的研究意义。随着不断发展的社会经济以及不断扩大的交通基础设施,我国货运行业的运输格局发生了巨大的变化,由原来的以铁路运输为主,发展到铁路、公路、水路、航空运输多元化竞争并存的状态,因此铁路货运受到了公路、水路及航空的巨大挑战,这使得我国的总体铁路货运量逐年的下滑。面对激烈的市场竞争,铁路货运需要在发现优势市场及价值客户的基础上制定精细化营销方案,从而提高自身的市场竞争力。目前我国铁路货运信息系统经过不断的更新与发展,已基本覆盖了铁路货运生产的全过程,其中沉淀了大量的运输调度及客货信息数据,而铁路货运电子商务平台的成功上线也带来了海量的数据。面对铁路货运数据系统及电子商务平台中所沉淀的大量数据,铁路营销部门却缺乏对此的有效利用,目前铁路营销部门只做了一些简单的统计分析,无法发掘沉淀数据的价值并从中提取有用的决策信息,也无法进行真正意义上的营销分析。
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1.2国内外研究与应用现状
各行各业在社会信息化不断发展的过程中沉淀了大量的历史数据,而如何将数据挖掘技术运用其中,从数据中挖掘出隐含的信息也变得非常的重要。目前对于数据挖掘理论及应用上的研究也越来越多,这足以证明数据挖掘在商业竞争中的重要性。在1989年的11届国际人工智能会议首次提出了数据库中知识发现(KnowledgeDiscovery in Databases, KDD),其后在 1995 年召开了 首届 KDD & Data Mining 国际学术会议,会议中把数据挖掘技术的研究领域分为了科研及工程两个领域。目前,第18届KDD&Data Mining国际学术会议已成功召 ,得到了此领域的研究人员大力关注。最初KDD & Data Mining只是一个只有200多人参加的研讨会,而现在成为了有1200多人参加的国际学术大会,论文的收录比例也从2:1发展到目前的7:1,其研究成果已取得突飞猛进的进步。此外,很多领域的学术期刊也开辟了专题、专刊来研究KDD & Data Mining,例如:人工智能、数据库、信息技术等领域。而最初出现KDD & Data Mining专刊的是在1993年,IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊还开辟专题来主要研究数据挖掘技术,此举措将数据挖掘技术的研究推向了高潮.国外对于数据挖掘的研究起步比中国早,在中国目前对于数据挖掘的研究还不算很成熟。国内对数据挖掘的理论及应用的研究主要集中在高校及科研单位的人员,在研究中也取得了较多重要的成果。
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第2章市场营销及数据挖掘理论基础

2.1市场营销理论
将市场营销及数据挖掘先进的理论运用到铁路货运中,以帮助铁路货运进行更有效的货运改革。对铁路货运营销数据挖掘方案研究的基础理论主要有市场营销理论以及数据挖掘技术理论。随着市场经济的不断发展,其中的一个重要理论一市场营销越来越受到人们的关注,本小节从市场营销的概念、职能、作用来释市场营销。营销的哲学就是在市场上生产者所追求的某种能力或者资源,此能力或资源能够更好地满足需求者的需求,并且还能使得生产者获得市场竞争优势。美国营销协会认为市场营销就是一项有组织的活动,能够创造价值、传递价值、维系利益相关者之间的关系、使企业获利。营销学家菲利普从另一个角度对市场营销进行理解,他认为市场营销是个人和群体在创造的基础上与别人自由交换产品和价值,个人或者群体能够从中获得自己迫切需要的物品的社会过程然而,营销的目的就是需要认识、了解、满足客户的需求,在此过程中,完全根据客户的需求进行生产,而非自我生产后进行推销。对于各行各业来说,做得最好的、最理想的营销就是客户能够最便利的得到自己最想要的产品或者服务。
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2.2数据挖掘理论
在社会信息化不断的扩展的过程中,更需要数据挖掘技术来对数据进行分析,那么什么是数据挖掘,它的任务是什么,生命周期是什么?这些都是需要我们在利用数据挖掘技术之前所要研究的,因此本小节主要针对这些问题来研究数据挖掘理论。在信息技术高速发展的今天,人们所累积的数据变得越来越大,这些数据中包含了大量的有用的决策信息,但是如何从这些海量的数据中提取有用的决策信息是非常迫切的事情,因此数据挖掘技术产生了。数据挖掘技术(Data Mining)能够利用各种分析方法和技术对数据库中的海量繁杂的历史数据进行分析研究,并从数据中找寻隐藏的信息,从而为企业的管理阶层决策时提供参考_。这个过程也就是从数据中发掘信息或知识(Knowledge Discovery inDatabases, KDD),也有人称为数据考古学(Data Archaeology)、数据模式分析(Data PatternAnalysis)或功能相依分析(Functional Dependency Analysis)。数据挖掘是一门综合了统计学、数据库技术、人工智能、可视化等领域的交叉学科,能够将低层次的查询变为从数据中挖掘知识。商业活动和人的生活息息相关,其中包含了大量数据,这些数据所体现的信息是有利于企业发展的,基于数据挖掘技术能够解决的商业问题的性质,将其划分为以下几个方面的任务。
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第3章营销现状及决策需求研究...........11
3.1铁路货运市场营销的体系研究..........11
3.2基于海量数据的货运营销问题分析..........13
3.3铁路货运市场营销的需求分析..........14
第4章数据挖掘应用方案研究..........16
4.1基于数据挖掘的铁路货运营销决策流程..........16
4.2铁路货运市场细分数据挖掘方案研究..........17
4.3 .铁路货运客户价值细分数据挖掘方案研究...........23
第5章应用方案的实现及结果分析..........29
5.1铁路货运市场细分方案实现及结果分析..........29
5.2铁路货运客户价值细分方案实现及结果分析..........35

第5章应用方案的实现及结果分析

5.1铁路货运市场细分方案实现及结果分析
在对铁路货运营销数据挖掘方案进行详细的设计后,我们使用从某路局所获得的95000条实际的数据对此方案进行实现,从而为以后的铁路货运市场营销的业务分析以及决策提供建设性的意见。第四章主要根据数据挖掘技术的要求及市场营销的业务需求对铁路货运市场细分方案进行详细的设计,本节将对铁路货运市场细分方案的实现及结果进行详细的分析, 在铁路货运电子商务平台中存在了海量的数据,而这些数据有的是对本研究有用的,而有的数据是没有用的。因此,根据本文研究的需求在SQLServer2008中采用手工编程方式或者ETL软件工具来获取数据。手工编程方式是利用关系数据库的SQL语言、函数等进行编程,该方式能够快速的集成数据,达成项目功能的需求。本文采用简单的SQL语言编程方式,来获取预测的数据.
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结论
目前,我国铁路货运电子商务平台中沉淀了大量的数据信息,这些信息都能够对铁路货运市场营销的 展具有积极的作用。因此本文通过查阅国内外大量的数据挖掘技术在各行业的应用,在理解数据挖掘技术的应用状况之下,并结合我国铁路货运营销的现状及需求,提出了一种基于数据挖掘的能够解决铁路货运营销需求的方案,并使用实际的数据对方案的实现与结果进行详细的分析。通过本文的研究,系统的分析了如何将数据挖掘技术运用到铁路货运市场营销的需求当中,并为以后铁路货运如何利用电子商务平台所沉淀的数据提供了非常详细的参考意见以及研究方向。本论文主要研究成果包含以下几个方面:1、本论文系统的分析了铁路货运营销的现状及其在发展的过程中所存在的问题;并在此基础上根据现代市场营销体系设计了更具有操作性、更适合于铁路货运市场营销的铁路货运营销体系。2、对铁路货票系统及电子商务平台多沉淀的大量数据进行有效的分析,并设计了基于数据挖掘技术的市场细分及客户价值细分解决方案,主要包括细分模型、挖掘目标、影响变量、挖掘任务及算法选择。3、利用数据挖掘技术及实例的数据实现了铁路货运市场细分方案及铁路货运客户价值细分方案,并根据不同的市场及客户提出相应的营销建议。在此分析的基础上能够为铁路货运营销部门在以后对铁路货运营销分析提供建设性的意见。
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参考文献:


本文编号：9481

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