文档介绍：要摘武汉理工大学硕士学位论文分析家们预言:数据挖掘的运用在世纪将维持平方指数增长。一项研究表明,!T诘苯裰髁鞯拇笾行蜕桃底橹⒅圃煲岛凸ü不挂丫咽萃诰作为一种重要的途径来挖掘出“隐藏”在交易数据里面的规律,而且这些规律通常是不易察觉或是极度复杂的,因而不容易只通过运用一种预测模型技术如回归分析、决镱树来揭示。通常是针对不同的主题,选择不同的挖掘技术。因此,本论文讨论了两种功能强大运用广泛的数据挖掘技术:聚类分析和关联规则。尤其是在市场营销领域中制定产品组合销售和进行市场细分,它们运用相当广泛,在大多数情况下隐藏在数据里的规律将被发现。全文分六章来进行阐述,内容与结构如下:第一章,主要阐明目前国内外数据挖掘相关理论的研究进展,基于此提出了本文的研究内容、研究方法。第二章,先介绍数据挖掘基本概念和相关知识,为下文打下基础。第三章,重点介绍了两种常用的数据挖掘技术。一种是基于数据库技术的关联规则,主要论述关联规则中的布尔关联规则,并对布尔关联规则的核心算法忻枋觯毫一种挖掘技术是基于数学统计的聚类分析,着重讲述系统聚类法。第四章,数据挖掘在零售业中的应用。在企业营销中对销售产品信息运用关联规则,。可见,。第五章,本章是聚类分析在客户关系管理中的应用部分。重点对客户价值进行了讨论,并建立了全方位、多角度的客户价值指标评价体系,运用层次分析法对这个指标体系中的指标因子赋以合理的权重,并采用聚类分析法对客户群进行了细分,制定了不同类型客户的管理策略,充分体现了用聚类分析对目标进行市场细分的强大功能。最后是全文总结,展望了数据挖掘这一领域的研究前景。总之,作为一种技术,数据挖掘是提炼和推出新知识的过程,在某一领域恰当的运用显然是极其重要的。在市场营销中,顾客是企业竞争的焦点,如何抓住高价值的客户和深入挖掘具有潜在价值客户一直是企业希望解决的难题:;数据挖掘技术在市场营销中的应用无疑给企业带来了新的希望。当了解数据挖掘的基本知识,结合市场规律的分析。我们就可以开始将它运用到实际的案例中。这对提高企业市场运营效率减少成本将是很有帮助的。关键词:数据挖掘关联规则聚类分析产品客户关系管理应用
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第滦髀引言数据挖掘的发展史及国内外研究动态企业最终能否得到发展主要看它的产品销售情况,产品在市场上畅销,企业才能从产品上盈利,从而才能得到发展。如何才能使产品在市场上销量比较好,这就要看企业在此产品上营销策略的好坏,以及是否能抓住企业的客户。大多数如何利用这笔数据财富已成为各大企业的当务之急。本论文以市场营销理论和数据挖掘理论和技术为前提,在分析数据挖掘技术在企业市场营销中各个环节应用的基础上,特别利用数据挖掘技术对企业产品和目标市场进行分析研究,从而为我国企业在市场营销中应用数据挖掘技术提供参考。数据挖掘与知识发现是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。机怯眉扑慊D馊死嘌暗囊幻趴蒲В加代末,真正的发展是在年代末。由于在专家系统开发中存在知识获取的“瓶颈”现象,所以就用机器学习来完成知识的自动获取。年,在美国召开了第一届国际机器学习研讨会;年《机器学习》杂志问世。我国很快跟上了国际步伐,于年召开了第一届全国机器学习研讨会;年成立了以中国科技大学蔡庆生教授为理事长的理事会;年在国防科技大学召开了第五届机器学习研讨会。我国对数据库进行知识发现,是从年代开始的。一词是在年掠诿拦滋芈墒召开的第一届饭恃趸嵋樯险叫纬傻摹9蔏学术会议起初每两年召开一次,年后每年召开一次。在几次国际学术会议上讨论的问题有:ㄐ灾J逗投恐J兜姆⑾郑数据汇总:J斗⑾址椒ǎ数据依赖关系的发展和分析;⑾止讨兄J兜挠τ茫集成的交互式知识发现系统;J斗⑾值挠τ谩年加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘学术会议。由于数据库中的数据被形象地喻为矿床,因此数据挖掘一词很快流传开来。数据挖掘是詈诵牡牟糠郑菔萃诰虻睦砺刍『退捎玫募际酰数据挖掘技术可分为基于数据库方法、数学和统计方法及机器学习方法。数据挖企业在多年的经营过程中积累了大量的企业经营、客户、产品销售资料等数据。器学习,武汉理工大学硕士学位论文
前我国在矫娴睦砺垩芯亢陀τ醚芯炕故鞘直∪醯模劣谙嘤Φ挠τ貌程。应用研究