本文選題：移動(dòng)電子商務(wù) + 客戶行為挖掘�。� 參考：《長(zhǎng)沙理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信技術(shù)的不斷發(fā)展,以及智能手機(jī)的普及,移動(dòng)電子商務(wù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。與傳統(tǒng)電子商務(wù)相比,移動(dòng)電子商務(wù)具有隨時(shí)性、隨地性、方便性、私人性等特點(diǎn),使得交易活動(dòng)、在線支付等可以隨時(shí)隨地的安全實(shí)現(xiàn)。移動(dòng)電子商務(wù)的地位越來越突出,已發(fā)展成為電子商務(wù)領(lǐng)域的主流模式。在移動(dòng)電子商務(wù)眾多的研究領(lǐng)域中,客戶的行為挖掘成為了一個(gè)熱門的研究方向。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,電子商務(wù)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是十分驚人的,海量數(shù)據(jù)中隱藏著大量有價(jià)值的信息,企業(yè)若能正確使用這些信息,那么企業(yè)必能占得先機(jī),迎來飛速發(fā)展。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識(shí)進(jìn)而進(jìn)行商業(yè)決策,這是所有電子商務(wù)企業(yè)所需要面對(duì)和解決的問題。本文以實(shí)際項(xiàng)目奈瑞兒店務(wù)管理系統(tǒng)為背景,結(jié)合了當(dāng)下移動(dòng)電子商務(wù)技術(shù)與客戶行為挖掘熱點(diǎn)問題進(jìn)行展開,主要研究工作為:一,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)奈瑞兒店務(wù)管理系統(tǒng),并對(duì)其進(jìn)行了移動(dòng)端的擴(kuò)展,論文主要從系統(tǒng)的整體架構(gòu)三層設(shè)計(jì)思想、MVC設(shè)計(jì)模式、數(shù)據(jù)庫表字段設(shè)計(jì)、Redis緩存方案的選用上進(jìn)行了研究分析。二,對(duì)奈瑞兒美容平臺(tái)中客戶的消費(fèi)行為進(jìn)行了挖掘分析,文章先從交易數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值入手,分析出客戶交易數(shù)據(jù)中潛藏的橫向價(jià)值與縱向價(jià)值,接著運(yùn)用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并對(duì)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了結(jié)果分析與實(shí)際的應(yīng)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.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F724.6;TP311.13

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本文編號(hào)：1759139