本文選題：移動電子商務 + 客戶行為挖掘　； 參考：《長沙理工大學》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、移動通信技術的不斷發(fā)展,以及智能手機的普及,移動電子商務技術應運而生。與傳統(tǒng)電子商務相比,移動電子商務具有隨時性、隨地性、方便性、私人性等特點,使得交易活動、在線支付等可以隨時隨地的安全實現(xiàn)。移動電子商務的地位越來越突出,已發(fā)展成為電子商務領域的主流模式。在移動電子商務眾多的研究領域中,客戶的行為挖掘成為了一個熱門的研究方向。在互聯(lián)網(wǎng)時代,電子商務中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是十分驚人的,海量數(shù)據(jù)中隱藏著大量有價值的信息,企業(yè)若能正確使用這些信息,那么企業(yè)必能占得先機,迎來飛速發(fā)展。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識進而進行商業(yè)決策,這是所有電子商務企業(yè)所需要面對和解決的問題。本文以實際項目奈瑞兒店務管理系統(tǒng)為背景,結(jié)合了當下移動電子商務技術與客戶行為挖掘熱點問題進行展開,主要研究工作為:一,設計實現(xiàn)奈瑞兒店務管理系統(tǒng),并對其進行了移動端的擴展,論文主要從系統(tǒng)的整體架構三層設計思想、MVC設計模式、數(shù)據(jù)庫表字段設計、Redis緩存方案的選用上進行了研究分析。二,對奈瑞兒美容平臺中客戶的消費行為進行了挖掘分析,文章先從交易數(shù)據(jù)的潛在價值入手,分析出客戶交易數(shù)據(jù)中潛藏的橫向價值與縱向價值,接著運用Apriori關聯(lián)規(guī)則挖掘算法對交易數(shù)據(jù)進行挖掘,并對挖掘出的關聯(lián)規(guī)則進行了結(jié)果分析與實際的應用。
[Abstract]:In recent years, with the continuous development of mobile Internet, mobile communication technology, and the popularity of smart phones, mobile e-commerce technology emerged as the times require.Compared with traditional electronic commerce, mobile electronic commerce has the characteristics of convenience, convenience, personal nature and so on, which makes transaction activities, online payment and so on can be realized at any time, anywhere and safely.The position of mobile e-commerce is more and more prominent and has developed into the mainstream mode of e-commerce.In many research fields of mobile e-commerce, customer behavior mining has become a hot research direction.In the Internet era, the amount of data generated in e-commerce is amazing. There are a lot of valuable information hidden in the massive data. If the enterprise can use this information correctly, then the enterprise will be able to seize the first opportunity and usher in the rapid development.How to mine useful knowledge from mass data and make business decisions is a problem that all e-commerce enterprises need to face and solve.Under the background of the actual project, the thesis combines the current mobile electronic commerce technology with the hot issues of customer behavior mining. The main research work is as follows: first, the design and implementation of the Nerrell store management system,And it is extended to the mobile terminal. The paper mainly studies and analyzes the design pattern of MVC and Redis buffer scheme in the whole architecture of the system, which is based on the three-layer design idea and the database table segment design.Secondly, the consumption behavior of customers in Nearite beauty platform is analyzed. The paper starts with the potential value of transaction data, and analyzes the horizontal value and vertical value hidden in the transaction data.Then the Apriori association rules mining algorithm is used to mine the transaction data, and the result analysis and practical application of the mining association rules are given.
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F724.6;TP311.13

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本文編號：1759139