本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購顧客購買行為模式分析研究

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【摘要】：網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購作為一種增長最快的商業(yè)模式,但其利潤的增長卻比較緩慢,確定顧客團(tuán)購的影響因素,挖掘出團(tuán)購顧客的行為模式,對(duì)其進(jìn)行分析,使商家可以更好地為顧客提供滿意的商品和服務(wù),更可以為其銷售、運(yùn)營和管理提供指導(dǎo)意見。首先,本文綜合國內(nèi)外團(tuán)購研究現(xiàn)狀和實(shí)際網(wǎng)站的情況,從顧客、商家、社會(huì)三個(gè)角度確定網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購的影響因素,相比于前人的研究,本文考慮了時(shí)間、網(wǎng)站特征、朋友購物影響等因素。其次,本文基于RFM分析對(duì)回收到的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,即對(duì)最近購買時(shí)間、購買頻率、購買金額進(jìn)行分析,并通過PAM算法實(shí)現(xiàn)了K-Mediods聚類,將團(tuán)購顧客分為重要保持客戶、一般重要客戶和無價(jià)值客戶三類,以便于對(duì)不同類別的顧客的購買行為模式進(jìn)行分析研究。再次,使用改進(jìn)的C4.5算法構(gòu)建顧客行為預(yù)測模型。先用基于依賴度的決策表屬性約簡算法,將屬性的重要度作為啟發(fā)式信息來約簡屬性,然后將約簡后的屬性作為輸入屬性,顧客類別作為分類屬性,構(gòu)建決策樹模型。為了簡化決策樹,提高分類的準(zhǔn)確度,本文引入了代價(jià)矩陣、EBP剪枝、Boosting技術(shù)優(yōu)化決策樹模型,接著用改進(jìn)的決策樹算法建立顧客購買行為預(yù)測模型,用決策樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)和分類錯(cuò)誤率來衡量模型的復(fù)雜度和準(zhǔn)確度,最后對(duì)得到的分類規(guī)則進(jìn)行解釋,發(fā)現(xiàn)價(jià)格是顧客最重要的影響因素,并且,在不同的價(jià)格區(qū)間下,不同類別的顧客所關(guān)注的因素各不相同,能更好地指導(dǎo)商家的營銷與管理。最后,使用Apriori算法對(duì)高價(jià)值顧客所選商品、所用網(wǎng)站、所關(guān)注商品的特點(diǎn)進(jìn)行分析,得到潛在的有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則,為商家更好地培育高價(jià)值顧客的忠誠度和依賴度提供有價(jià)值的參考意見。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購 行為模式 RFM分析 決策樹 關(guān)聯(lián)規(guī)則
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;F724.6;F274
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 目的和意義12
• 1.2 問題描述與主要內(nèi)容12-14
• 1.2.1 問題描述12-13
• 1.2.2 主要內(nèi)容13-14
• 1.3 研究的創(chuàng)新14
• 1.4 研究方法和技術(shù)路線14-16
• 1.4.1 研究方法14-15
• 1.4.2 技術(shù)路線15-16
• 2 國內(nèi)外的相關(guān)研究16-28
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購影響因素的研究16-21
• 2.1.1 基于客戶的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購影響因素研究16-18
• 2.1.2 基于商家的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購影響因素研究18-19
• 2.1.3 基于社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購影響因素研究19-20
• 2.1.4 本文影響因素的初定20-21
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購顧客行為模式預(yù)測分析研究21-25
• 2.2.1 基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購研究現(xiàn)狀21-22
• 2.2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的顧客行為模式預(yù)測分析研究22-24
• 2.2.3 電商中的數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測技術(shù)應(yīng)用24-25
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘處理過程和常用軟件分析25-27
• 2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘的處理過程25-26
• 2.3.2 常用的幾款數(shù)據(jù)挖掘軟件比較26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 決策樹算法改進(jìn)和關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)理論研究28-46
• 3.1 決策樹算法28-31
• 3.1.1 ID3算法28-29
• 3.1.2 C4.5 算法29-30
• 3.1.3 CART算法30-31
• 3.2 決策樹改進(jìn)相關(guān)理論研究31-44
• 3.2.1 基于K-Mediods的聚類31-34
• 3.2.2 RFM分析34-36
• 3.2.3 基于依賴度的改進(jìn)的決策表屬性約簡算法36-40
• 3.2.4 代價(jià)矩陣和EBP優(yōu)化剪枝40-42
• 3.2.5 Boosting技術(shù)優(yōu)化模型42-44
• 3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)理論研究44-46
• 3.3.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的客戶行為模式研究44-45
• 3.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)理論介紹45-46
• 4 基于改進(jìn)決策樹算法的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購顧客行為分析模型46-61
• 4.1 原始數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理46-47
• 4.1.1 原始數(shù)據(jù)的獲取46
• 4.1.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理46-47
• 4.2 顧客分類47-50
• 4.3 屬性約簡50
• 4.4 決策樹模型的構(gòu)建50-58
• 4.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理50-51
• 4.4.2 構(gòu)建初始決策樹模型51-54
• 4.4.3 決策樹模型優(yōu)化54-58
• 4.5 分類結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)58-61
• 5 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的高價(jià)值網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購客戶行為模式挖掘61-68
• 5.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)預(yù)處理61
• 5.2 高價(jià)值客戶所購商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則61-63
• 5.3 高價(jià)值客戶所選團(tuán)購網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)規(guī)則63-65
• 5.4 高價(jià)值客戶所關(guān)注商品特點(diǎn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則65-67
• 5.5 結(jié)果分析67-68
• 6 結(jié)論與展望68-70
• 6.1 主要結(jié)論68
• 6.2 研究展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 附錄 1：團(tuán)購消費(fèi)調(diào)查問卷75-77
• 附錄 2: 決策樹分類規(guī)則77-79
• 附錄 3: R語言部分代碼79-82
• 附錄 4: 作者在讀研期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目82

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本文編號(hào)：692625