在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,各類產(chǎn)品獲取流量的方法除了拉取新用戶以外,最重要的手段就是提高轉(zhuǎn)化、留存和促活�；ヂ�(lián)網(wǎng)紅利時代已經(jīng)過去,流量成本越來越高,此時需要花最少的運(yùn)營成本來經(jīng)營用戶和保證收入。通過精細(xì)化以及數(shù)據(jù)化的運(yùn)營方式來解決用戶運(yùn)營的難題,從而留住用戶。本文首先根據(jù)改進(jìn)后的RFM模型對D企業(yè)財富管理產(chǎn)品的用戶進(jìn)行k-means聚類,從而實現(xiàn)價值分層,在用R語言得出結(jié)果后,發(fā)現(xiàn)將用戶分為五層,分別是重要發(fā)展用戶,重要保持用戶,重要挽留用戶,一般價值用戶和一般發(fā)展用戶。之后使用Boruta和PCA算法對每個用戶群體的重要特征進(jìn)行篩選,通過實驗結(jié)果與性能對比來選擇更合適的模型,同時了解每一類用戶的消費(fèi)屬性、金融屬性以及基礎(chǔ)屬性,從而針對每一類用戶設(shè)計相應(yīng)的營銷方案。本文的創(chuàng)新之處是將RFM模型與特征選擇模型結(jié)合起來用于用戶挖掘問題的研究,以及對RFM模型進(jìn)行了相關(guān)改進(jìn),針對如今互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品具備的透支消費(fèi)功能增加了還款情況指標(biāo),并將用戶數(shù)據(jù)分為行為、基本屬性和偏好三類,根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)有針對的進(jìn)行分析處理,又對Boruta和PCA兩種算法進(jìn)行了適用性驗證說明,總體來看,利用了多種常用算法的特點(diǎn)優(yōu)勢... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文技術(shù)模塊??Ｆｉｇｌ－１?Ｔｈｅｓｉｓ?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｍｏｄｕｌｅ??

圖２－１?ＲＦＭ模型??

圖３－２用戶特征選擇流程??Ｆｉｇ３－２?Ｕｓｅｒ?Ｆｅａｔｕｒｅ?Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?Ｐｒｏｃｅｓｓ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CPD-SMOTE的類不平衡數(shù)據(jù)分類算法研究[J]. 彭如香,楊濤,孔華鋒,姜國慶,凡友榮.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(12)
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[4]基于User Profile的微博用戶推薦[J]. 蔣宗禮,康亞如.  計算機(jī)與現(xiàn)代化. 2017(10)
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碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的裝備制造企業(yè)投資價值評估研究[D]. 趙明.吉林大學(xué) 2018
[2]基于決策樹的逐步回歸算法及在股票預(yù)測上的應(yīng)用[D]. 沈金榕.廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[3]銀行信用評級中的不平衡分類問題研究[D]. 陳力.廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于數(shù)據(jù)挖掘的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)研究[D]. 萬浩文.暨南大學(xué) 2016
[5]基于隨機(jī)森林模型的房產(chǎn)稅稅基批量評估研究[D]. 陳釗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于隨機(jī)森林的不平衡數(shù)據(jù)分類方法研究[D]. 肖堅.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[7]Web潛在用戶挖掘研究[D]. 董倩.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011



本文編號：3126059