本文選題：聚類分析　切入點(diǎn)：用戶營(yíng)銷　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在實(shí)際電子商務(wù)企業(yè)發(fā)展中,識(shí)別電子商務(wù)用戶行為,對(duì)電子商務(wù)用戶行為進(jìn)行行之有效的評(píng)估,選擇出最優(yōu)的電子商務(wù)用戶營(yíng)銷決策,以達(dá)成電子商務(wù)用戶營(yíng)銷目的。應(yīng)用聚類分析方法,通過(guò)對(duì)電子商務(wù)用戶的行為進(jìn)行聚類分析識(shí)別,可以優(yōu)化制定出適合電子商務(wù)用戶營(yíng)銷的發(fā)展決策。結(jié)論證實(shí),基于聚類分析方法可以正確識(shí)別電子商務(wù)用戶行為,為優(yōu)化電商商務(wù)用戶營(yíng)銷決策提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:In the development of actual e-commerce enterprises, we can identify the behavior of e-commerce users, evaluate the behavior of E-commerce users effectively, and choose the best marketing decision of E-commerce users. In order to achieve the purpose of electronic commerce user marketing, by using cluster analysis method and cluster analysis to identify the behavior of electronic commerce user, we can optimize and make the development decision suitable for electronic commerce user marketing. The clustering analysis method can correctly identify the behavior of e-commerce users and provide a scientific basis for optimizing the marketing decisions of e-commerce users.
【作者單位】： 河南廣播電視大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：2016年度河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目:基于REST的云架構(gòu)研究與設(shè)計(jì)(教科技[2015]1120號(hào),16A520047) 2016年度河南省科技攻關(guān)計(jì)劃:SPOC背景下的教育微服務(wù)平臺(tái)研究與應(yīng)用(162102310410)
【分類號(hào)】：F274;F724.6

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本文編號(hào)：1598885