本文關鍵詞：電子商務環(huán)境中異常數據應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：異常檢測作為數據挖掘的重要部分，其應用不已僅僅是數據采集方面，在科學研究、股票、金融、保險、電信和Internet等領域都有廣泛的應用。網絡和電子商務的飛速發(fā)展，使得電子商務企業(yè)積累了大量的客戶資料，電子商務企業(yè)迫切需要從大量的數據中挖掘出企業(yè)急需的知識和信息，異常數據就是其中重要的一部分，對這些異常數據不夠重視或者視為錯誤來處理，很可能會遺漏很多重要的信息，這些異常數據往往能為企業(yè)帶來大量的利潤。本文圍繞電子商務環(huán)境下異常檢測的關鍵技術展開，主要論述異常檢測在電子商務領域的應用，并以B公司為實例進行實證研究，進行電子商務環(huán)境下異常檢測在客戶關系管理中的應用研究。主要包括以下幾點： 1．對異常檢測的相關理論進行了詳細的分析。本文對異常值、異常檢測進行了概念界定，并對異常檢測定義和相關算法的國內外研究現(xiàn)狀進行了歸納和總結，在比較各種算法的優(yōu)點和缺點后，最后選取基于距離的異常檢測算法作為本文實證部分的算法。 2．構建了B網絡搜索公司的異常客戶檢測指標體系。設置了15個指標從過去價值、當前價值、潛在價值、行為日志數據、推廣方案數據幾個的方面反映客戶信息，，應用因子分析法從指標體系中篩選出影響客戶綜合得分的最重要的六個指標，這六個指標也是影響客戶異常的最重要指標。在分析異�？蛻舫霈F(xiàn)異常原因的時候，結合實際證明本研究得到的這六個指標的解釋力足夠。 3．選取了基于距離的異常檢測算法和因子分析法進行實證分析。依據設計好的指標體系，對B司的50個客戶進行基于距離的異常檢測，得到02、21、23和29四個異常客戶。應用拉依達準則對客戶主因子綜合得分進行異常判定，所得結果與基于距離的異常檢測算法進行對照，發(fā)現(xiàn)有21和23兩個客戶是相同的，而其他客戶結果不一致。 4．針對各個異�？蛻暨M行甄別和異常原因的分析，并制定相應的管理和營銷策略。對基于距離的異常檢測算法和因子分析法挖掘出的兩個異�？蛻簦Y合實際情況進行分析，找出導致異常的原因，根據這些原因制定相應的應對策略。對于兩種算法不一致的02、29個客戶，最后判定為異常客戶，確定基于距離的異常檢測解釋力更強。同時，對得到主因子綜合得分較高的20、24客戶和綜合得分最低的14、16客戶進行分析，經過分析證明這四個客戶不是異�？蛻�，同時也給出了一些管理建議。
【關鍵詞】：電子商務 數據挖掘 異常檢測 因子分析
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 背景與意義9-11
• 1.1.1 背景9-10
• 1.1.2 電子商務環(huán)境下異常數據研究的意義10-11
• 1.2 論文的主要工作11-12
• 1.3 本文的章節(jié)設置12-13
• 2 異常檢測概述13-18
• 2.1 異常檢測的概念界定13-14
• 2.2 產生異常數據的原因14-15
• 2.3 異常檢測的電子商務應用15-18
• 2.3.1 異常檢測在證券股票分析中的運用15-16
• 2.3.2 異常檢測在電子商務欺詐中的運用16
• 2.3.3 異常檢測在客戶關系管理中的運用16-18
• 3 異常檢測算法研究綜述18-23
• 3.1 異常檢測建模方法18-19
• 3.1.1 對樣本集都進行建模18
• 3.1.2 不依賴先驗知識的建模方法18-19
• 3.1.3 依賴先驗知識的建模方法19
• 3.2 異常檢測算法19-23
• 3.2.1 基于統(tǒng)計學原理的異常檢測算法19-20
• 3.2.2 基于密度的異常檢測算法20-21
• 3.2.3 基于距離的異常檢測算法21-22
• 3.2.4 基于聚類的異常檢測算法22
• 3.2.5 基于人工神經網絡模型的異常檢測算法22-23
• 4 電子商務環(huán)境中算法的選擇與指標設置23-31
• 4.1 異常檢測算法的選擇23-24
• 4.2 基于距離的異常檢測算法簡介24-26
• 4.2.1 距離的度量24-25
• 4.2.2 基于距離的異常檢測算法的種類及描述25-26
• 4.3 拉依達準則（3σ準則）26-27
• 4.4 電子商務環(huán)境下異常檢測指標體系的設計27-31
• 5 實證研究31-53
• 5.1 企業(yè)背景介紹31-32
• 5.2 采用基于距離的異常檢測算法的客戶關系管理應用過程32-34
• 5.3 計算分析34-38
• 5.4 因子分析38-47
• 5.5 結果分析47-53
• 6 總結與展望53-54
• 6.1 總結53
• 6.2 展望和不足53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-58
• 附錄 A 客戶數據58-61
• 攻讀學位期間的研究成果61

【共引文獻】

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本文編號：452257