數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在某公司筆記本電腦銷售方面的應(yīng)用.pdf

1、伴隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈、消費(fèi)市場(chǎng)的細(xì)分以及更低的信息成本，現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷發(fā)生很大的變化，而以消費(fèi)者為中心的數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷正適應(yīng)了這種變化趨勢(shì)，逐漸形成并迅速發(fā)展起來(lái)。數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和市場(chǎng)營(yíng)銷有機(jī)結(jié)合后形成的。采用數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷技術(shù)，企業(yè)能夠更加精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)目標(biāo)人群，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間節(jié)點(diǎn)給客戶推薦合適的產(chǎn)品，提高客戶購(gòu)買產(chǎn)品的概率。數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷技術(shù)不僅在發(fā)展新客戶的過(guò)程中能夠起到很大作用，還可以應(yīng)用于挽留老客戶，進(jìn)一步鞏固市場(chǎng)份額。本篇文章中，對(duì)

2、數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的概念背景進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹并闡述了數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的發(fā)展歷程。
　　在數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷技術(shù)中，能否建立合理有效的模型是營(yíng)銷中十分關(guān)鍵的部分。只有當(dāng)建立的模型合理有效的時(shí)候，企業(yè)才能更精確的定位目標(biāo)人群，進(jìn)而提高利潤(rùn)以及市場(chǎng)所占份額。在建立模型的過(guò)程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)起到了很大的幫助。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從海量的數(shù)據(jù)中使用復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)分析出數(shù)據(jù)中包含的信息，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的規(guī)律。通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)中包含的信息，可以使企業(yè)與客戶之間的溝通更加個(gè)性化

3、且具有針對(duì)性，進(jìn)而提高客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性。本文中簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念以及常見(jiàn)的幾種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并闡述了商業(yè)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘的流程
　　本文的實(shí)例研究基于某公司筆記本電腦銷售方面的數(shù)據(jù)，分析在2014年12月之前的三年內(nèi)購(gòu)買過(guò)筆記本電腦的客戶是否會(huì)在之后的三個(gè)月內(nèi)再次購(gòu)買該產(chǎn)品。本文的主要內(nèi)容有如下幾個(gè)方面:
　　(1)建立了基于Logistic回歸模型的響應(yīng)模型
　　根據(jù)文中第三章介紹的實(shí)際應(yīng)用中構(gòu)建模型的一系

4、列流程，并利用SAS軟件建立了Logistic回歸模型。在模型建立完成之后，通過(guò)模型預(yù)測(cè)的正確率以及ROC曲線對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)估，并通過(guò)Index圖等方法衡量模型的穩(wěn)健性
　　(2)基于Logistic回歸中篩選出的變量建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、GAM模型在建立好上述幾個(gè)模型之后，通過(guò)模型預(yù)測(cè)的正確率、ROC曲線下面積對(duì)幾種模型的擬合效果進(jìn)行比較，并結(jié)合模型的復(fù)雜程度以及模型的穩(wěn)健性對(duì)上面幾種模型進(jìn)行整體的評(píng)估。