【摘要】： 企業(yè)在激烈競爭的同時不可能回避兩個問題。其一是他們不可能滿足所有的客戶。如果一個行業(yè)內(nèi)的某個企業(yè)試圖滿足所有客戶的需求,那么最終的結(jié)果將是所有的客戶都不滿意。如果一個行業(yè)內(nèi)的所有企業(yè)都試圖滿足所有客戶的需求,那么最終的結(jié)果將是這個行業(yè)的產(chǎn)品全都趨于一致。其二是企業(yè)的資源有限,他們不可能在所有方面或領(lǐng)域最出色。但是可以通過充分利用資源獲得有別于競爭者的特殊優(yōu)勢,把握那些對這種優(yōu)勢有需求的客戶。企業(yè)所需要做的就是了解自身的優(yōu)勢和資源,懂得如何對客戶加以區(qū)分,以及識別目標(biāo)客戶。 本文首先介紹了研究的背景和課題來源,以及客戶管理領(lǐng)域和旅游客戶細(xì)分領(lǐng)域國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。接下來,概括了客戶細(xì)分領(lǐng)域的理論知識,總結(jié)了普遍使用的客戶細(xì)分方式,為旅游客戶細(xì)分應(yīng)用研究中數(shù)據(jù)屬性的選取提供了理論支持。然后,著重介紹了本文使用的一種新的多源數(shù)據(jù)挖掘聚類算法——CMS(Classification from Multiple Sources)。 結(jié)合多源數(shù)據(jù)挖掘中知識發(fā)現(xiàn)的過程,提出了一個基于多源數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分模型,并針對香港旅游客戶細(xì)分問題給出了該模型的應(yīng)用。在方法模塊針對本研究的實(shí)際情況對CMS方法提出了改進(jìn)。 在應(yīng)用研究部分,通過對旅游客戶屬性的分析,針對CMS方法對數(shù)據(jù)的要求整理了調(diào)查數(shù)據(jù),并進(jìn)行了數(shù)據(jù)的預(yù)處理,以備實(shí)驗(yàn)使用。 借助SPSS,WEKA以及Visual Basic軟件工具,對整理的數(shù)據(jù)進(jìn)行了CMS聚類分析。最終得到了5個客戶聚類,對他們的特征進(jìn)行了分析和比較。在文章的最后,總結(jié)了CMS方法的優(yōu)點(diǎn)和缺陷,并對今后的研究提出了改進(jìn)和建議。 CMS作為一種剛剛被提出的方法,還沒有被廣泛論證,更沒有應(yīng)用在旅游行業(yè)的先例。從這個角度說,本文是對CMS方法的一種驗(yàn)證。如果實(shí)驗(yàn)的結(jié)果令人滿意,那么對數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域是一項(xiàng)貢獻(xiàn)。同時希望,通過對結(jié)果的分析,可以幫助旅游行業(yè)的相關(guān)部門更好地掌握前往內(nèi)地的香港游客的不同特征。在此基礎(chǔ)上,能夠更好地針對不同客戶群體,提供優(yōu)質(zhì)、個性化的服務(wù),促進(jìn)旅游業(yè)更快更好的發(fā)展。
【圖文】：

對于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)源，在下拉框中分辨選取所有包含的屬性，點(diǎn)擊 Start。在 Classifier output 框體內(nèi)顯示的是以選定屬性作 Ai為根節(jié)點(diǎn)（亦為分類屬性），其余屬性（Ai’, B）作為數(shù)據(jù)源而生成的決策樹。在 Confusion Matrix中，計(jì)算 p(Ai)對應(yīng)的 Ai 值的 p(Ai| Ai’, B)。運(yùn)行結(jié)果如圖 5-1 所示。

圖 5-2 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)源聚類結(jié)果Figure 5-2 Clustering Result of Demographic Data Source5.3.1 匹配過程聚類中數(shù)據(jù)的匹配使用的是 VB6.0 編寫的程序。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：F592.6;F274;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 郭俊鵬;劉西林;;基于ID3算法的進(jìn)一步客戶細(xì)分方法[J];工業(yè)工程;2006年02期

2 劉英姿;吳昊;;客戶細(xì)分方法研究綜述[J];管理工程學(xué)報(bào);2006年01期

3 閻長順;李一軍;;基于云模型的動態(tài)客戶細(xì)分分類模型研究[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2007年02期

4 葉強(qiáng);盧濤;閆相斌;李一軍;;客戶關(guān)系管理中的動態(tài)客戶細(xì)分方法研究[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

5 傅國錦;;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J];金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2007年04期

6 丁軍;高學(xué)東;;粗糙集在客戶細(xì)分系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究;2006年06期

7 黃曉殷;;基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分[J];科技信息(科學(xué)教研);2007年29期

8 陳德廣;苗長虹;;基于旅游動機(jī)的旅游者聚類研究——以河南省開封市居民的國內(nèi)旅游為例[J];旅游學(xué)刊;2006年06期

9 劉麗華,謝秀華;模糊聚類分析法在我國國際旅游市場中的應(yīng)用[J];莆田學(xué)院學(xué)報(bào);2005年05期

10 王曉龍,劉笑明,李同升;主成分分析法、聚類分析法在旅游觀光農(nóng)業(yè)空間分區(qū)中的應(yīng)用——以西安市為例的研究[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2005年04期

，

本文編號：2618164