在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的沖擊下,線下零售面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。如何利用現(xiàn)有技術(shù)采集并分析線下零售場景中顧客的行為數(shù)據(jù)成為一個亟待解決的問題。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,為這一問題的解決提供了技術(shù)基礎(chǔ)。以阿里巴巴、京東為代表的電商平臺和以蘇寧、國美為代表的線下零售商相應(yīng)開展了對線下零售場景的數(shù)字化升級。本文以專業(yè)實習(xí)期間在京東“大數(shù)據(jù)與智能供應(yīng)鏈?zhǔn)聵I(yè)部”所參與的“京東之家”數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)升級項目為基礎(chǔ),圍繞如何對線下顧客行為數(shù)據(jù)有效地進(jìn)行采集、如何利用顧客行為數(shù)據(jù)建立分析模型、如何對生成的顧客行為數(shù)據(jù)模型進(jìn)行可視化呈現(xiàn)三個方面展開研究,設(shè)計并實現(xiàn)了基于顧客行為數(shù)據(jù)的采集及分析系統(tǒng)。系統(tǒng)采集及分析顧客行為數(shù)據(jù)基于如下事實:當(dāng)顧客攜帶移動設(shè)備購物時,其移動設(shè)備無論是否和店內(nèi)的WiFi接入站點建立連接,均會以廣播的形式同站點交換數(shù)據(jù)幀,其中包含了移動設(shè)備的MAC地址、RSSI值和數(shù)據(jù)上報時間戳等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文通過對該部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)一步分析,結(jié)合會員數(shù)據(jù)和商品銷售數(shù)據(jù)建立了基于顧客行為數(shù)據(jù)的分析模型。該模型呈現(xiàn)了線下零售場景中顧客的人流量數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、移動路線、駐留時長、門店熱區(qū)、商品銷售情況和會員顧客的性... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

012-2018社會消費品零售總額渠道比重特別是物聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)、移動支付等技術(shù)的發(fā)展，為線下零售場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章 相關(guān)方法與技術(shù)顧客行為數(shù)據(jù)采集方法對基于無線傳感、視覺檢測和移動定位這三種線下顧客行為數(shù)據(jù)采集方上，確立了通過使用 WiFi 感應(yīng)器采集顧客所持移動設(shè)備（通常為手機(jī)）強(qiáng)度、信號發(fā)送時間等數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客行為數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方案。無線傳感的行為數(shù)據(jù)采集方法線傳感的行為數(shù)據(jù)采集方法通常采用嵌入式模式，利用微型傳感處理器行數(shù)據(jù)采集。目前可供數(shù)據(jù)采集的微型傳感處理器主要有電感傳感器、傳感器、壓力傳感器、速度傳感器、光傳感器、聲傳感器和 RFID（Radio Freation）射頻技術(shù)等[23]。圖 2-1 為使用電感式接近傳感器設(shè)計的數(shù)據(jù)采集

圖 2-2 基于視覺檢測的行為數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)的技術(shù)框架是通過對視屏序列和視頻中觀測對象的行為據(jù)。這種方法主要利用了視頻中不同幀之間的圖像像素差異和許的情況下可以做到對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實時觀測分析。面向較大的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行語義特征提取，通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方景下的用戶行為數(shù)據(jù)分析提供參考�；谝曈X檢測的行為數(shù)據(jù)量豐富、分析精度較高，可以精確到 1 米以內(nèi)。這種方法的缺需要花費的時間長，硬件部署成本較高、難度較大。特別是面集，顧客行為隨意性強(qiáng)、變化程度大的環(huán)境，其識別效果會進(jìn)動定位的行為數(shù)據(jù)采集方法宏觀購物行為研究中，很重要的一方面是獲取顧客在線下零售據(jù)。LBS(Location Based Service)基于位置的服務(wù)通過獲取其地理位置[25]，在大多數(shù)情況下我們獲取到的移動設(shè)備通訊的信號可以利用 GSM（Global System For Mobile Communica

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]異常行為監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 潘洋,楊卓宇,王新華,吳亞聯(lián).  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2019(07)
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碩士論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的用戶精準(zhǔn)定位與行為分析[D]. 于澤川.北京郵電大學(xué) 2019
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[3]公共區(qū)域人群異常行為監(jiān)測無人機(jī)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 何雨軒.西南科技大學(xué) 2018
[4]基于Play的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 陳一瑋.南京大學(xué) 2018
[5]基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的用戶行為識別研究[D]. 彭嵐倩.湖南大學(xué) 2018
[6]基于play framework的APP托管平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 李錦峰.北京郵電大學(xué) 2018
[7]基于WiFi室內(nèi)位置指紋定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙銀龍.河北科技大學(xué) 2018
[8]體驗型街區(qū)式商業(yè)綜合體外部空間與動線設(shè)計研究[D]. 張松陽.深圳大學(xué) 2017
[9]基于WiFi位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)的研究[D]. 陳霞.南京信息工程大學(xué) 2017
[10]室內(nèi)定位RSSI空間建模與接收設(shè)備偏差研究[D]. 王敬彬.西南交通大學(xué) 2017



本文編號：2911009