本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)價(jià)值識(shí)別中的應(yīng)用研究

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【摘要】：當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,這意味著將有超過(guò)10億的用戶(hù)和智能設(shè)備,能夠隨時(shí)隨地接入網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中進(jìn)行信息的交互,且移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)終端將成為人們獲取信息和分享個(gè)人知識(shí)的重要窗口,在移動(dòng)終端上也將應(yīng)運(yùn)而生各種各樣的商業(yè)產(chǎn)品。伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)獲取和分享知識(shí)重要性的不斷增加,如何更好地服務(wù)與吸引客戶(hù),提供客戶(hù)真正需要的產(chǎn)品,以及發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的潛在需求,這已成為眾多商家們研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。為了深入研究移動(dòng)商務(wù)市場(chǎng)的客戶(hù)價(jià)值,本文使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的決策樹(shù)(C5.0)和關(guān)聯(lián)規(guī)則(Apriori)方法,對(duì)移動(dòng)商務(wù)的客戶(hù)價(jià)值及商業(yè)價(jià)值進(jìn)行研究,從而判斷哪類(lèi)人群是高價(jià)值客戶(hù),識(shí)別出高價(jià)值客戶(hù)人群所具有的特征,從而為企業(yè)進(jìn)一步開(kāi)展客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo),更好的抓住目標(biāo)客戶(hù),提供一種便于操作、可行的方法。識(shí)別出移動(dòng)商務(wù)當(dāng)前和潛在高價(jià)值客戶(hù)人群及其所具有的特征,這一決策模型可以為移動(dòng)商務(wù)價(jià)值鏈上的利益群體提供決策。首先運(yùn)營(yíng)商要?jiǎng)?chuàng)新渠道模式,創(chuàng)造一個(gè)讓用戶(hù)了解并滿(mǎn)足顧客需求的體驗(yàn)價(jià)值平臺(tái)。再者,內(nèi)容提供商要為目標(biāo)客戶(hù)群提供契合度更高、更豐富的產(chǎn)品內(nèi)容,只有提供了好的內(nèi)容才能夠吸引更多的用戶(hù),也只有用戶(hù)通過(guò)對(duì)內(nèi)容的體驗(yàn)才能增加對(duì)移動(dòng)商務(wù)的認(rèn)識(shí),才能進(jìn)一步促進(jìn)移動(dòng)商務(wù)的發(fā)展�？傊�,本文只是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用中的一個(gè)縮影,可以進(jìn)一步延伸移動(dòng)商務(wù)價(jià)值鏈上的商業(yè)潛力。在價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)挖掘其潛力及價(jià)值,從而更好地服務(wù)移動(dòng)商務(wù)客戶(hù),開(kāi)發(fā)客戶(hù)所需要的產(chǎn)品。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)商務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 客戶(hù)價(jià)值 關(guān)聯(lián)規(guī)則 決策樹(shù)
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：F626;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-19
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述10-15
• 1.2.1 移動(dòng)商務(wù)研究綜述10-11
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘研究綜述11-13
• 1.2.3 客戶(hù)價(jià)值研究綜述13-14
• 1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)價(jià)值中的應(yīng)用研究綜述14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4 研究方法16-17
• 1.5 研究的目的與意義及應(yīng)用價(jià)值17-19
• 1.5.1 研究的目的與意義17
• 1.5.2 實(shí)際應(yīng)用價(jià)值17-19
• 2 相關(guān)基礎(chǔ)理論研究19-49
• 2.1 移動(dòng)商務(wù)概述19-26
• 2.1.1 移動(dòng)商務(wù)的概念及其特點(diǎn)19-22
• 2.1.2 移動(dòng)商務(wù)與傳統(tǒng)電子商務(wù)的區(qū)別與聯(lián)系22-25
• 2.1.3 移動(dòng)商務(wù)進(jìn)行商業(yè)價(jià)值挖掘的潛力分析25-26
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述26-31
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念26-27
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)分類(lèi)27
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)27-28
• 2.2.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域28-29
• 2.2.5 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用過(guò)程29-31
• 2.3 移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)關(guān)系管理研究31-39
• 2.3.1 移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)關(guān)系管理研究視角31-37
• 2.3.2 移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)價(jià)值研究37-39
• 2.4 數(shù)據(jù)收集39-49
• 2.4.1 市場(chǎng)問(wèn)卷調(diào)查40
• 2.4.2 樣本統(tǒng)計(jì)40-49
• 3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)商務(wù)客戶(hù)價(jià)值識(shí)別中的應(yīng)用研究49-57
• 3.1 商業(yè)問(wèn)題目標(biāo)化49
• 3.2 算法選擇49-51
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 3.4 建立并優(yōu)化模型52-53
• 3.5 模型評(píng)估53-55
• 3.6 結(jié)論分析55-57
• 3.6.1 移動(dòng)商務(wù)當(dāng)前高價(jià)值客戶(hù)決策模型結(jié)論分析55-56
• 3.6.2 移動(dòng)商務(wù)潛在高價(jià)值客戶(hù)決策模型結(jié)論分析56-57
• 4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)商務(wù)高價(jià)值客戶(hù)特征分析中的應(yīng)用研究57-71
• 4.1 商業(yè)問(wèn)題目標(biāo)化57
• 4.2 算法選擇57-60
• 4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理60
• 4.4 建立并優(yōu)化模型60-61
• 4.5 模型評(píng)估61-69
• 4.6 結(jié)論分析69-71
• 4.6.1 移動(dòng)商務(wù)當(dāng)前高價(jià)值客戶(hù)特征模型結(jié)論分析70
• 4.6.2 移動(dòng)商務(wù)潛在高價(jià)值客戶(hù)特征模型結(jié)論分析70-71
• 5 結(jié)論、不足及展望71-75
• 5.1 論文結(jié)論71-72
• 5.1.1 找出識(shí)別目標(biāo)客戶(hù)群的最佳方式71
• 5.1.2 挖掘用戶(hù)習(xí)慣,促進(jìn)產(chǎn)品的創(chuàng)新71-72
• 5.2 論文的不足72
• 5.3 進(jìn)一步展望72-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 附錄78-80
• 致謝80-82
• 攻讀碩士期間發(fā)表的公開(kāi)論文及完成的著作目錄82

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