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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間：2014-10-04 20:14

【摘要】 隨著不斷發(fā)展的社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及不斷擴(kuò)大的交通基礎(chǔ)設(shè)施,我國(guó)貨運(yùn)行業(yè)的運(yùn)輸格局發(fā)生了巨大的變化。早期我國(guó)的貨運(yùn)干線運(yùn)輸是以鐵路為主,目前是鐵路、公路、水路、航空等各運(yùn)輸方式共同發(fā)展。面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),鐵路貨運(yùn)需要有相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)手段來(lái)發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)市場(chǎng)及價(jià)值客戶,從而提高自己的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,不僅在理論上取得較大的成果,在各領(lǐng)域也有相應(yīng)的應(yīng)用研究。目前鐵路貨運(yùn)系統(tǒng)己沉淀了海量的數(shù)據(jù),這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中隱含了大量的對(duì)鐵路局有價(jià)值的信息。鐵路營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從隱含的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)以幫助其發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)市場(chǎng)及價(jià)值客戶,并根據(jù)分析結(jié)果制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。本文在鐵路貨運(yùn)電子商務(wù)平臺(tái)沉淀了大量的數(shù)據(jù)未能在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中得以應(yīng)用的前提下,分析了鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的現(xiàn)狀及其所存在的關(guān)鍵問(wèn)題,并針對(duì)關(guān)鍵問(wèn)題提出了相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)需求—鐵路貨運(yùn)貨物市場(chǎng)細(xì)分及鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分。在此基礎(chǔ)上根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程提出相應(yīng)的鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)決策流程,并制定了基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分及鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分研究方案,其中基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案能夠幫助鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)去發(fā)掘優(yōu)勢(shì)市場(chǎng),基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分方案能夠幫助鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)去發(fā)掘價(jià)值客戶。最后再根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的方案結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了挖掘,并針對(duì)挖掘的結(jié)果制定了相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略,為鐵路貨運(yùn)部門(mén)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)需求分析提供幫助,并為營(yíng)銷(xiāo)決策提供建設(shè)性的意見(jiàn)。本論文是在對(duì)鐵路貨運(yùn)進(jìn)行實(shí)際調(diào)研的基礎(chǔ)上進(jìn)行的研究分析,其中的鐵路貨運(yùn)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)體系、基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方案、具體的實(shí)現(xiàn)案例以及營(yíng)銷(xiāo)建議,都能夠?qū)﹁F路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的展開(kāi)提供建設(shè)性的參考意見(jiàn)。 


第1章緒論

1.1研究背景及研究意義
目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會(huì)生產(chǎn)的多個(gè)方面的應(yīng)用都取得了較大的發(fā)展,但由于鐵路貨運(yùn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,一直都無(wú)法被應(yīng)用到鐵路貨運(yùn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)分析中。本文針對(duì)鐵路貨運(yùn)所存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析,研究市場(chǎng)及客戶的分類,從而發(fā)掘出價(jià)值市場(chǎng)及價(jià)值客戶,并針對(duì)價(jià)值市場(chǎng)及價(jià)值客戶快速的制定鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)策略以滿足客戶的需求,提局鐵路貨運(yùn)的競(jìng)爭(zhēng)力。論文的研究主要依托于和鐵道部科學(xué)技術(shù)司合作的項(xiàng)目進(jìn)行的研究。課題中如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中并為鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)提供決策支持,是鐵路總公司迫切需要解決的問(wèn)題,也具有非常重要的研究意義。隨著不斷發(fā)展的社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及不斷擴(kuò)大的交通基礎(chǔ)設(shè)施,我國(guó)貨運(yùn)行業(yè)的運(yùn)輸格局發(fā)生了巨大的變化,由原來(lái)的以鐵路運(yùn)輸為主,發(fā)展到鐵路、公路、水路、航空運(yùn)輸多元化競(jìng)爭(zhēng)并存的狀態(tài),因此鐵路貨運(yùn)受到了公路、水路及航空的巨大挑戰(zhàn),這使得我國(guó)的總體鐵路貨運(yùn)量逐年的下滑。面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),鐵路貨運(yùn)需要在發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)市場(chǎng)及價(jià)值客戶的基礎(chǔ)上制定精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)方案,從而提高自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。目前我國(guó)鐵路貨運(yùn)信息系統(tǒng)經(jīng)過(guò)不斷的更新與發(fā)展,已基本覆蓋了鐵路貨運(yùn)生產(chǎn)的全過(guò)程,其中沉淀了大量的運(yùn)輸調(diào)度及客貨信息數(shù)據(jù),而鐵路貨運(yùn)電子商務(wù)平臺(tái)的成功上線也帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)。面對(duì)鐵路貨運(yùn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)及電子商務(wù)平臺(tái)中所沉淀的大量數(shù)據(jù),鐵路營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)卻缺乏對(duì)此的有效利用,目前鐵路營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)只做了一些簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析,無(wú)法發(fā)掘沉淀數(shù)據(jù)的價(jià)值并從中提取有用的決策信息,也無(wú)法進(jìn)行真正意義上的營(yíng)銷(xiāo)分析。
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1.2國(guó)內(nèi)外研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
各行各業(yè)在社會(huì)信息化不斷發(fā)展的過(guò)程中沉淀了大量的歷史數(shù)據(jù),而如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用其中,從數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的信息也變得非常的重要。目前對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘理論及應(yīng)用上的研究也越來(lái)越多,這足以證明數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的重要性。在1989年的11屆國(guó)際人工智能會(huì)議首次提出了數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscovery in Databases, KDD),其后在 1995 年召開(kāi)了 首屆 KDD & Data Mining 國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議,會(huì)議中把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究領(lǐng)域分為了科研及工程兩個(gè)領(lǐng)域。目前,第18屆KDD&Data Mining國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議已成功召 ,得到了此領(lǐng)域的研究人員大力關(guān)注。最初KDD & Data Mining只是一個(gè)只有200多人參加的研討會(huì),而現(xiàn)在成為了有1200多人參加的國(guó)際學(xué)術(shù)大會(huì),論文的收錄比例也從2:1發(fā)展到目前的7:1,其研究成果已取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)步。此外,很多領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊也開(kāi)辟了專題、專刊來(lái)研究KDD & Data Mining,例如:人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息技術(shù)等領(lǐng)域。而最初出現(xiàn)KDD & Data Mining專刊的是在1993年,IEEE的Knowledge and Data Engineering會(huì)刊還開(kāi)辟專題來(lái)主要研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),此舉措將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究推向了高潮.國(guó)外對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的研究起步比中國(guó)早,在中國(guó)目前對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的研究還不算很成熟。國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的理論及應(yīng)用的研究主要集中在高校及科研單位的人員,在研究中也取得了較多重要的成果。
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第2章市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)及數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)

2.1市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理論
將市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)及數(shù)據(jù)挖掘先進(jìn)的理論運(yùn)用到鐵路貨運(yùn)中,以幫助鐵路貨運(yùn)進(jìn)行更有效的貨運(yùn)改革。對(duì)鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘方案研究的基礎(chǔ)理論主要有市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理論以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,其中的一個(gè)重要理論一市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)越來(lái)越受到人們的關(guān)注,本小節(jié)從市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的概念、職能、作用來(lái)釋市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。營(yíng)銷(xiāo)的哲學(xué)就是在市場(chǎng)上生產(chǎn)者所追求的某種能力或者資源,此能力或資源能夠更好地滿足需求者的需求,并且還能使得生產(chǎn)者獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。美國(guó)營(yíng)銷(xiāo)協(xié)會(huì)認(rèn)為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)就是一項(xiàng)有組織的活動(dòng),能夠創(chuàng)造價(jià)值、傳遞價(jià)值、維系利益相關(guān)者之間的關(guān)系、使企業(yè)獲利。營(yíng)銷(xiāo)學(xué)家菲利普從另一個(gè)角度對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行理解,他認(rèn)為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)是個(gè)人和群體在創(chuàng)造的基礎(chǔ)上與別人自由交換產(chǎn)品和價(jià)值,個(gè)人或者群體能夠從中獲得自己迫切需要的物品的社會(huì)過(guò)程然而,營(yíng)銷(xiāo)的目的就是需要認(rèn)識(shí)、了解、滿足客戶的需求,在此過(guò)程中,完全根據(jù)客戶的需求進(jìn)行生產(chǎn),而非自我生產(chǎn)后進(jìn)行推銷(xiāo)。對(duì)于各行各業(yè)來(lái)說(shuō),做得最好的、最理想的營(yíng)銷(xiāo)就是客戶能夠最便利的得到自己最想要的產(chǎn)品或者服務(wù)。
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2.2數(shù)據(jù)挖掘理論
在社會(huì)信息化不斷的擴(kuò)展的過(guò)程中,更需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,那么什么是數(shù)據(jù)挖掘,它的任務(wù)是什么,生命周期是什么?這些都是需要我們?cè)诶脭?shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前所要研究的,因此本小節(jié)主要針對(duì)這些問(wèn)題來(lái)研究數(shù)據(jù)挖掘理論。在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天,人們所累積的數(shù)據(jù)變得越來(lái)越大,這些數(shù)據(jù)中包含了大量的有用的決策信息,但是如何從這些海量的數(shù)據(jù)中提取有用的決策信息是非常迫切的事情,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生了。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Data Mining)能夠利用各種分析方法和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量繁雜的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,并從數(shù)據(jù)中找尋隱藏的信息,從而為企業(yè)的管理階層決策時(shí)提供參考_。這個(gè)過(guò)程也就是從數(shù)據(jù)中發(fā)掘信息或知識(shí)(Knowledge Discovery inDatabases, KDD),也有人稱為數(shù)據(jù)考古學(xué)(Data Archaeology)、數(shù)據(jù)模式分析(Data PatternAnalysis)或功能相依分析(Functional Dependency Analysis)。數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)綜合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、可視化等領(lǐng)域的交叉學(xué)科,能夠?qū)⒌蛯哟蔚牟樵冏優(yōu)閺臄?shù)據(jù)中挖掘知識(shí)。商業(yè)活動(dòng)和人的生活息息相關(guān),其中包含了大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的信息是有利于企業(yè)發(fā)展的,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠解決的商業(yè)問(wèn)題的性質(zhì),將其劃分為以下幾個(gè)方面的任務(wù)。
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第3章?tīng)I(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀及決策需求研究...........11
3.1鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的體系研究..........11
3.2基于海量數(shù)據(jù)的貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題分析..........13
3.3鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的需求分析..........14
第4章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方案研究..........16
4.1基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)決策流程..........16
4.2鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘方案研究..........17
4.3 .鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘方案研究...........23
第5章應(yīng)用方案的實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析..........29
5.1鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析..........29
5.2鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分方案實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析..........35

第5章應(yīng)用方案的實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析

5.1鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析
在對(duì)鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘方案進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)后,我們使用從某路局所獲得的95000條實(shí)際的數(shù)據(jù)對(duì)此方案進(jìn)行實(shí)現(xiàn),從而為以后的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)分析以及決策提供建設(shè)性的意見(jiàn)。第四章主要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的要求及市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)需求對(duì)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì),本節(jié)將對(duì)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案的實(shí)現(xiàn)及結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析, 在鐵路貨運(yùn)電子商務(wù)平臺(tái)中存在了海量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)有的是對(duì)本研究有用的,而有的數(shù)據(jù)是沒(méi)有用的。因此,根據(jù)本文研究的需求在SQLServer2008中采用手工編程方式或者ETL軟件工具來(lái)獲取數(shù)據(jù)。手工編程方式是利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL語(yǔ)言、函數(shù)等進(jìn)行編程,該方式能夠快速的集成數(shù)據(jù),達(dá)成項(xiàng)目功能的需求。本文采用簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)言編程方式,來(lái)獲取預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù).
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結(jié)論
目前,我國(guó)鐵路貨運(yùn)電子商務(wù)平臺(tái)中沉淀了大量的數(shù)據(jù)信息,這些信息都能夠?qū)﹁F路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的 展具有積極的作用。因此本文通過(guò)查閱國(guó)內(nèi)外大量的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用,在理解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用狀況之下,并結(jié)合我國(guó)鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)的現(xiàn)狀及需求,提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的能夠解決鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)需求的方案,并使用實(shí)際的數(shù)據(jù)對(duì)方案的實(shí)現(xiàn)與結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析。通過(guò)本文的研究,系統(tǒng)的分析了如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的需求當(dāng)中,并為以后鐵路貨運(yùn)如何利用電子商務(wù)平臺(tái)所沉淀的數(shù)據(jù)提供了非常詳細(xì)的參考意見(jiàn)以及研究方向。本論文主要研究成果包含以下幾個(gè)方面:1、本論文系統(tǒng)的分析了鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)的現(xiàn)狀及其在發(fā)展的過(guò)程中所存在的問(wèn)題;并在此基礎(chǔ)上根據(jù)現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)體系設(shè)計(jì)了更具有操作性、更適合于鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)體系。2、對(duì)鐵路貨票系統(tǒng)及電子商務(wù)平臺(tái)多沉淀的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,并設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的市場(chǎng)細(xì)分及客戶價(jià)值細(xì)分解決方案,主要包括細(xì)分模型、挖掘目標(biāo)、影響變量、挖掘任務(wù)及算法選擇。3、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及實(shí)例的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)細(xì)分方案及鐵路貨運(yùn)客戶價(jià)值細(xì)分方案,并根據(jù)不同的市場(chǎng)及客戶提出相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)建議。在此分析的基礎(chǔ)上能夠?yàn)殍F路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)在以后對(duì)鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)分析提供建設(shè)性的意見(jiàn)。
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參考文獻(xiàn):


本文編號(hào)：9481

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