面向現(xiàn)代企業(yè)營銷的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究.pdf

1、目前，企業(yè)所面臨的市場環(huán)境變化莫測，增加了企業(yè)在經(jīng)營活動中的不穩(wěn)定性，企業(yè)必須根據(jù)市場內(nèi)外的復(fù)雜環(huán)境制定科學(xué)的決策來抵御、弱化經(jīng)營中的風(fēng)險。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從企業(yè)經(jīng)營、營銷活動中產(chǎn)生的海量的營銷數(shù)據(jù)，以及影響企業(yè)經(jīng)營的外部因素中發(fā)掘新的知識。本文借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)管理信息系統(tǒng)積累的海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，最終構(gòu)建一套基于數(shù)據(jù)挖掘的信息化平臺，對企業(yè)經(jīng)營進(jìn)行科學(xué)的前瞻性預(yù)測，幫助企業(yè)制定快速、高效、科學(xué)的營銷策略，解決企業(yè)經(jīng)營

2、活動中的問題。
　　文章主要研究內(nèi)容如下:
　　1)采集用戶信息和簡化處理海量數(shù)據(jù)。設(shè)計基于卷煙企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)上報的數(shù)據(jù)采集模型與基于企業(yè)外部—消費用戶層面的數(shù)據(jù)采集架構(gòu)。針對采集到的數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)種類繁多的問題，提出了基于MapReduce的數(shù)據(jù)降維與累加的處理過程，編制Map，Reduce實現(xiàn)代碼，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多個維度的規(guī)約，精簡后續(xù)數(shù)據(jù)模型所用數(shù)據(jù)量。
　　2)設(shè)計品牌關(guān)聯(lián)度模型。研究關(guān)聯(lián)分析的實現(xiàn)原理，通過對比選取

3、Apriori進(jìn)行品牌關(guān)聯(lián)度分析，針對該算法在運算過程產(chǎn)生較大候選集項數(shù)的不足之處進(jìn)行改進(jìn)。以卷煙會員積分禮品兌換系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為應(yīng)用背景，利用改進(jìn)后的Apriori挖掘算法建立卷煙品牌關(guān)聯(lián)度模型，通過分析會員的消費行為，挖掘出相關(guān)品牌之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。
　　3)設(shè)計業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法。針對影響卷煙銷量的影響因素，分析了時間序列分析法原理，并針對時間序列算法存在的問題，提出了基于多指標(biāo)分析的預(yù)測模型，對卷煙銷量進(jìn)行了組合預(yù)測。