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摘要
摘要
随着国内各个大型零售超市的迅速崛起和国外零售超市企业的介入
,
中国国
内零售行业的竞争已经到了非常激烈的程度
。
零售超市企业要在竞争中立于不败
之地
,
必须充分重视客户关系管理
。
数据的指数级增长和智能化分析技术的发展同时为顾客关系管理带来了机
遇和挑战
。
对顾客进行细分并发现最有价值的顾客
,
整合企业有限资源对重点客
户进行差异化服务
,
为企业在残酷的市场竞争中保持竞争力有着极为重要的意义
。
而发现最有价值的顾客
,
关键在于对客户特征有全方位的把握
。
数据挖掘
(
DataMining
)
可以快捷有效的处理大量历史和现有数据
,
能够从
数据库中发现一些潜在的
、
有用的
、
有价值的信息来应用于超市经营
。
本文旨在应用数据仓库的原理和数据挖掘方法进行零售企业顾客细分
,
然后
对不同顾客群进行客户特征分析
。
从零售行业的特殊性入手
,
结合零售业客户关
系管理理论
,
引入数据挖掘理论和技术
,
以某大型零售超市作为研究对象
,
构建
基于数据挖掘和数据仓库理论的零售超市企业客户管理系统
。
本文做的主要工作如下
:
(
1
)
本文的研究对象为国内某超市的运营及客户数据
,
针对国内超市的数
据冗余数据
、
无效及错误数据多
,
可供使用的客户属性少等特点
,
设计了新的数
据清洗及属性提取的方法
,
并利用
Transact-SQL
语句进行实现
,
为客户细分及客
户特征分析打定坚实的基础
。
(
2
)
目前流行的数据挖掘数据处理的软件各有其优点
,
本文基于实际应用
的需要
,
根据数据特征及各软件的优劣
,
把各软件有机的整合于从数据预处理
、
数据仓库构建
、
模型构建
、
模型评价
、
结果分析呈现的数据挖掘流程中
。
充分发
挥了各种软件的优势
。
(
3
)
对零售超市的客户价值提出了新的分类方法
,
接着进行实证分析
,
通
过聚类分析的数据挖掘处理方法
,
对客户进行细分
。
在聚类数目的选择上
,
釆用
类间的距离均值比较方法
,
实现了理论基础与数据的统一
。
为了对细分的方法与
传统的矩阵划分方法比较
,
釆用组间方差和组内方差对传统矩阵划分方法与聚类
方法进行比较
。
确认了聚类方法较之传统的矩阵划分方法的优势
。
(
4
)
在对客户进行细分的基础上
,
为了挖掘各类客户的特征
,
分别对各类
广东工业大学管理学硕士学位论文
客户群体使用关联规则挖掘方法
,
得到*关于客户特征组合的规则
,
并且根据超市
的实际对规则进行解释
。
以对超市的营销管理工作提供参考
。
(
5
)
根据客户对打折商品的偏好程度
,
利用数理统计的方法
,
对客户进行
另一个方向的划分
,
再用关联规则挖掘方法
,
得岀具有不同打折偏好的各类客户
的特征
。
论文的研究提供了具有一定应用价值的研究方法和成果
,
旨在帮助零售超市
企业根据客户价值准确的细分客户
,
进而全面把握各类客户的特征
,
进行有针对
性的市场开发和策划营销
,
提高企业核心竞争能力
。
关键词
:
零售业
;
数据挖掘
!
客户细分
;
客户特征
;
聚类分析
;
关联规则
II
ABSTRACT
ABSTRACT
With
the
devele
pment
of
large
retail
stores
and
the
arrival
of
foreign
enter
prises,
retail
stores
in
China
meet
serious
comp
etition
in
the
retail
Jf
retail
enter
pr
ises
want
to
be
in
an
invincible
position
in
the
com
petition,
must
give
full
attention
to
customer
relationship
management.
The
exponential
growth
in
data
and
development
of
intelligence
analysis
technology
has
brought
oppo
rtunities
and
challenges
to
customer
relationshi
p
management.Customer
segment
and
finding
out
the
most
valuable
customers,
the
integration
of
limited
resources
to
customers^
differentiated
services,
paly
an
imp
oTtant
role
in
remaining
com
petitive
powerin
the
brutal
com
petition
.
And
it
is
the
key
to
have
all
the
characteristics
of
clients
when
finding
out
the
most
valuable
customers.
Data
Mining
can
efficiently
deal
with
the
large
number
of
historical
and
current
data,
from
the
database
can
find
some
potential,
useful
and
valuable
information
for
the
retail
stores.
This
paper
aims
to
use
the
principies
of
data
warehouse
and
data
mining
methods
toretail
enter
prise
customer
segments,
and
then
to
make
customer
characteristic
analysis.
Start
with
the
special
nature
of
the
retail
industry,
with
customer
relationship
management
theory
and
data
mining
techniques
and
theory,study
a
large
retail
supermarket
,
build
customers
management
system
based
on
data
warehousing
and
data
mining
.
The
major
work
is
as
follows:
(1)
In
this
paper,
the
object
of
study
is
supermarket
transaction
and
customer
data,
there
are
more
redundant
data,
invalid
and
wrong
data
and
fewer
cuostmer
features
in
Chinese
supermarkets,
to
deal
this
problem,
this
paper
design
a
new
data
cleansing
and
attributes
Extraction
methods
and
use
Transact-SQL
to
achieve,
make
a
solid
foundation
for
customer
segmentation
and
customer
profiling.
(2)
Data
・
processing
software
have
their
own
meritsjhis
paper
based
on
the
practical
application
,
according
to
data
and
software
features,
integrate
the
sofeware
from
the
in
广东工业大学管理学硕上学位论文
pretreatment,
data
warehouse
building,
Construction
of
model,
model
evaluation
processes.
Give
full
play
to
the
advantages
of
a
variety
of
software.
(3)
In
this
paper,
we
give
a
new
customer
segments
method,
by
empirical,
through
cluster
analysis
approach
to
customer
segments.
We
use
Distance
Between
Cluster
method
to
achieve
a
theoretical
foundation
and
data
unification.In
order
to
compare
the
traditional
methods
and
clustering
methods,
we
use
Sum
of
Squares
Between
Groups
method
and
Sum
of
Squares
in
Groups
method.Confirmed
the
advantage
of
clustering
method.
(4)
Based
on
customer
segments,in
order
to
mine
different
groups
of
customer
characteristics,use
Association
Rules
to
different
groups
of
customer
and
get
rules
about
customer
characteristics,and
then
give
interpretation
of
the
rules
according
to
the
actual
work
of
supermarket,finally
give
reference
to
the
supermarket's
marketing
and
management
work.
(5)
According
to
customer
preferences
on
the
level
of
discount
merchandise,
using
mathematical
statistics
method,
make
division
of
the
clients
in
another
direction,
and
then
use
Association
Rules,
finallly
get
characteristics
of
the
various
types
of
customers
which
have
different
preferences
of
discount.
The
paper
provides
some
methods
and
results
which
have
certain,
aimed
at
helping
retail
supermarket
to
make
accurate
customer
segments,
thereby
comprehensively
grasp
the
features
of
various
types
of
customers,
improve
marketing
development
and
marketing
planning,
and
finally
improve
the
competitiveness.
Keywords;
Retail
Industry;
Data
Mining;
Customer
Segmentation;
Data
Warehouse;
Custome
Characteristics;
Cluster
Analysis;
Association
Rules
IV
目录
目录
摘要
...............................................
ABSTRACT
..........................................................................
第一章绪论
......................................
1.1
问题的研究背景
................................
1.L1.
我国零售业特别是大型超市行业面临的问题
…
1.1.2.
数据挖掘技术对提升零售业竞争能力的作用
…
1.1.3.
客户特征分析对零售业提高竞争力的重要作用
1.2
国内外文献综述
................................
1.2.1.
客户细分方法的现状
.......................
1.2.2.
客户特征分析研究现状
.....................
1.3
本研究课题的主要研究内容
.....................
1.3.1.
研究内容
...................................
1.3.2.
研究思路
...................................
13.3.
论文创新点
................................
第二章.零售超市的特点研究
.......................
2.1
零售超市的行业特点
...........................
2.1.1.
零售超市的商品结构
.......................
2.1.2.
零售超市的销售策略
:
.....................
2.1.3.
零售超市的销售方式
:
.....................
2.2
由行业特点决定的超级市场的数据特点
..........
第三章.客户细分的智能分析方法
..................
3.1.
智能分析方法
:
数据挖掘
.......................
3
」
丄数据挖掘的发展
.............................
3.1.2.
数据挖掘的主要任务
.......................
3.2
智能化分析的实施过程
..........................
3.2.1.
商业理解
...................................
3.2.2.
数据理解
...................................
3.2.3.
建立模型
...................................
III
2
4
4
7
8
8
8
8
9
,9
13
13
13
15
16
17
17
17
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