导读:本文包含了客户消费行为分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:关联规则,多维,客户消费规律,数据预处理
客户消费行为分析论文文献综述
王琮凯[1]（2014）在《基于关联规则的联通华盛通信有限公司新一代零售系统客户消费行为分析研究》一文中研究指出随着经济的发展、相关政策的出台，中国的电信零售业正在发生变化，客户需求日益差异化、个性化，买方市场也逐渐形成。在这种背景下，本文结合联通全资子公司联通华盛的新一代销售管理系统，研究了客户关系管理的相关理论，探讨了关联规则在客户相关消费规律中的应用。本文依据公司销售交易数据系统的数据特性进行数据分析，进行数据清洗等数据预处理工作。在算法的选取上，首先对经典算法给出相关的介绍，其次借助Matlab工具仿真分析比较了各类相关算法的性能。本文运用Weka3.7.4专业数据挖掘建模软件对预处理完毕后的企业销售交易数据进行分析建模，然后选取合适的关联规则算法分析预处理后的销售数据，最终得到销售数据的关联规则。最终得到的关联规则具有一定的现实意义和实施价值，有益于帮助联通华盛公司做出合适的营销策略。由于目前大部分关于关联规则的研究集中于利用经典算法对用户办理套餐进行单维的数据关联分析，由于数据结构及算法上的复杂性，关于多个属性的多维数据的关联规则挖掘在电信服务行业中的应用研究比较少。本文建立多维关联规则挖掘模型，为优化公司的资源配置、更好地做好用户的个性化服务、实现电信企业决策提供依据。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2014-04-01）
刘春霖[2]（2013）在《基于数据挖掘的银行客户消费行为分析与研究》一文中研究指出随着经济社会的发展,银行客户的消费水平也相应提高,银行营业网点的增多为客户消费提供了极大的方便,从实体商店到网络虚拟店铺,银行卡消费随处可见,而对基于信息管理的银行客户消费行为进行存储、分析、挖掘、再利用的智能分析,已成为当前数据挖掘技术的一个新的研究热点和应用领域。本文借助于数据挖掘技术对此进行了分析和研究,为今后银行业务开展提供数据依据和决策支持,具有一定的研究价值。(本文来源于《电子世界》期刊2013年06期）
王巡[3]（2013）在《航空客户消费行为分析与航班优化研究》一文中研究指出航空物流运输是我国目前最有发展前景的一种物流运输方式。因为航空运输快速且价格高的特点,随着我国经济的快速发展,人民的生活水平有了长足进步,对于出行方式的选择,也从过去局限于陆路交通发展为越来越多的倾向于对航空交通方式的选择。航空交通的发展,不仅是国家经济发展和人民生活水平提高的反应,更是从侧面反应了一个国家科技水平和军事实力。因此,民航运输业的兴衰,从某种意义上关系到国家的整体发展和现代化进程。所以对于航空业和航空公司航班管理的研究就显得更加重要。论文首先论证了航空旅客消费行为分析在当今航空公司航空物流管理研究的重要性,其次基于前人的基础,本论文创新性利用数据手段(弹性计算以及聚类分析)分析影响旅客选择航班的因素,并将旅客消费订单进行细分,对于不同消费者提出不同的营销意见,有助于航空公司的市场营销。同时,通过消费者订单数据(非问卷调查)建立消费者流失模型,对不同消费者进行预测,有助于公司及时采取营销手段,预防消费者流失。然后,本论文研究了机票的超售问题。首先介绍了航空公司进行机票超售的原因和可能的影响因素；其次通过对机票超售策略的主要决定因素No-Show率或售乘率的分析,解释了现有的机票超售策略中存在的现象和问题,本论文还对No-Show率和售乘率进行了预测,使得航空公司可以以此进行机票超售管理,以实现航空公司利润最大化的目的。本论文还研究了航班延误的波及效应。航班延误在社会上越来越受到人们的关注,传统的文献已经对其进行了一系列的研究。与传统文献不同的是,本论文研究了航班延误的波及效应,即一架航班的延误对于其他航班的延误可能性的影响,本论文称之为波及效应。更加具体地,本论文进行了如下几个假设的验证,1)上一站的延误航班越多,飞机晚到造成的延误航班次数越多；2)首次延误航班的延误时间越长,航班延误波及效应越显着；3)机场自身对航班正点率有影响。最后,本论文还重点研究了市场旅客流量预测问题和航班频率优化问题。首先以航空市场旅客流量的基本特征为出发点,建立季节性组合预测模型,并以此预测相关航线上的旅客流量,然后以成本最小化为目标,建立航班频率优化模型。在此基础上,选用中国南方航空股份有限公司大连分公司的相关航线数据为例进行实证分析。本论文的创新点在于进一步优化航空市场旅客流量的预测模型和航班频率优化模型,并且从实证角度加以证明其可行性。本论文在以下几个方面对相关领域的文献做出了贡献。首先,对于航空公司以消费者为基础的研究文献几乎没有以消费者数据和航班数据为资料,而本论文创新性地提出从消费者消费行为数据、航班相关数据等方面进行研究,一方面,相较于理论型或者逻辑分析型的文章,本论文具有更加真实的实证证据。另一方面,消费者行为数据和航班相关数据是消费者行为和航空公司航班管理的真实数据反应,从其中所总结出来的现象就是可以代表消费者行为和航空公司航班管理的行为。其次,基于本论文数据的优势,本论文得以在实证分析部分加入聚类分析、季度趋势等先进的实证分析方法,为本论文的分析和结论添加更加具有说服力的证据。再次,本论文对航空公司航班管理的出发点相较于传统领域的文献具有重大创新,即以消费者行为分析为出发点,这样进行分析的好处就是,消费者是航空公司的主要服务对象,消费者的行为趋势对航空公司的政策都有直接的影响,所以本论文从此出发,更能体现航空公司本身的航班管理目的。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-03-01）
刘志文[4]（2012）在《西安市高新区电信商用客户消费行为分析》一文中研究指出在电信市场飞速发展,电信产品及服务高度普及,电信客户细分化、多元化的前提下,旨在提高运营商的市场领先地位,不断提升客户价值,采用聚类分析方法对电信商用客户进行分析,进而提出差异化的市场促销和客户服务策略。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2012年24期）
张金魁[5]（2012）在《基于客户消费行为分析的客户特征提取研究》一文中研究指出随着经济的不断发展与全球化,未来市场的竞争将更趋于向服务竞争聚焦。客户需求的日益差异化和个性化以及买方市场的形成,使“以客户为中心”的服务理念成为企业向客户提供服务和产品必须遵循的理念,运用新技术、新理念持续服务创新并提升服务质量,满足客户日益变化的个性化需求将成为企业立足于未来竞争市场的关键要素。如今,面对客户需求日益差异化和个性化,面对日益增大的客户海量的数据,现在无论是从技术层面还是在服务理念层面都不能满足现代发展的需要。如何不断创新地应用新的科学文化知识和一些先进的技术理念对客户行为进行分析,已成为当今世界面临的一个实际问题。如何更有效地处理客户数据、分析客户行为和解析客户特征成为现在客户行为分析的关键挑战之一。本文在分析这种背景下,探讨了关联规则在客户关系管理中的应用。依据客户消费行为对客户群进行细分,可以使企业根据客户价值级别的不同决定如何在客户中分配企业有限资源,然后根据客户的不同需求,设计和实施不同的客户保持策略。其目的在于牢牢保持那部分对企业最有价值的客户,并把有潜力的当前低价值客户在未来转化为高价值客户,鼓励那些不论是现在还是将来都对公司无价值的客户转向其竞争对手,从而最终达企业的总体利润最大化。关联规则方法能够帮助企业更加科学有效的实现这一目标。本文运用市场营销理论,提出了汽车售后服务企业客户消费的RFP模型,通过AHP法得到了汽车售后服务业RFP指标的权重,获得用于聚类分析的基础数据即加权的RFP指标,并应用改进的蚁群聚类组合算法对客户RFP指标数据进行分类。然后使用改进的关联规则算法分析各类客户的本体特征,实现根据客户本体特征提取的目的。在模型算法得到实施之后,本文对一家汽车服务公司的进行了实证研究,把本文的全部内容应用到实际中去,做到了从客户行为指标抽取到客户特征提取过程的一个无缝接合。同时,本文对某家汽车服务公司的服务信息数据进行的实证研究,证实本文所提出的方法和模型是切实有效的,有很强的可用性和可执行性,从而达到了理论和实践的统一。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2012-04-01）
罗阳[6]（2011）在《个人客户金融消费行为分析及竞争策略选择》一文中研究指出个人金融业务越来越成为中国商业银行重要的、稳定的利润来源,但利润贡献在总利润中的占比依然较低,为进一步提升个人客户的综合贡献度,本报告以某国有商业银行2010年6月末的数据为依托对该行个人客户金融消费行为进行了分析。一、个人客户使用产品分析1.持有资产组合分析:从各分段(本文来源于《金融管理与研究》期刊2011年10期）
梁莹[7]（2011）在《基于数据挖掘技术的客户消费行为分析系统的开发与应用》一文中研究指出国内通信行业运营商在经过几次分拆和重组以及3G牌照的发放后,行业的竞争和对用户的争夺日益激烈,在如何提升服务意识、发展销售渠道和新的宣传方式等方面都面临着新的问题。在以客户为中心的竞争环境中,如果既能拥有大量的信息,又能拥有先进的分析信息的工具,就能在激烈的竞争中取得优势。数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识进行数据分析,从而发现潜在信息的技术。对客户进行细分能够帮助企业从更加深入全面的角度洞察客户、了解客户价值取向,基于这种洞察在合适的时间通过合适的渠道向合适的客户提供量身定做的产品套餐。本文首先介绍了数据挖掘的相关理论和发展现状,其次对客户消费行为分析系统进行了设计目标和功能模块的需求分析,给出了系统的流程图,确定了选用聚类、决策树、关联规则叁种算法进行数据挖掘,并详细介绍了聚类、决策树、关联规则叁种算法的原理。本文结合通信行业运营商的实际情况,采用了K-means聚类算法、C5.0决策树和Apriori关联规则应用于客户消费行为分析,进行数据挖掘,设计并实现了客户消费行为分析系统。在数据挖掘模块的设计中,首先将常用的两种聚类算法进行比较,认为K-means算法能够很好的解决给出的数值型属性的数据对象的聚类问题,经常以局部最优结束,算法是相对可伸缩和高效率的,对输入数据顺序的敏感度一般,算法结果比较容易理解,建模速度也较快,与通信运用商现有数据库的特点相吻合,得出K-means算法更适用于进行客户消费行为分析的结论。本文将K-means算法用于对某通信运营商的客户进行细分为例,阐述了算法的实现过程,对结果进行了分析,并对算法进行了改进,减小了K-means算法因其初始聚类中心的随机选取而可能出现的算法在局部极小处收敛的可能性,提高了算法的聚类效果。其次,本系统还运用了Apriori关联规则进行数据挖掘,以长话漫游包产品是否适合捆绑销售为例,详细阐述了Apriori关联规则的实现过程,对结果进行了分析,并对算法进行了改进,由于Apriori关联规则存在多次扫描数据库,并通过模式匹配检查候选项集而导致效率低的问题,经过改进,Apriori关联规则只需扫描一次数据库,大大的提升算法了的效率。第叁,本文将ID3、C4.5、C5.0、CART等主要决策树算法的关系和发展历程进行了介绍,C5.0决策树算法更适用于进行客户消费行为分析,本系统将C5.0决策树算法用于营销案目标客户的筛选,本文以长话包客户筛选为例,详细阐述C5.0决策树算法的实现过程,并对结果进行了分析总结。实际应用表明,数据挖掘技术对客户消费行为分析能取得很好的效果。帮助企业决策者洞察客户消费行为,从而达到提高企业利润的目的。最后,本文对基于数据挖掘集市的客户消费行为分析系统进行了总结。(本文来源于《广西大学》期刊2011-03-01）
孙向群[8]（2010）在《数据挖掘在客户消费行为分析中的应用》一文中研究指出数据挖掘在当今商业组织中越来越受到关注,在商业智能(BI)中的应用也越来越广泛。数据挖掘的方法可以应用在电子商务中进行顾客的消费行为的分析,本文结合SQL Server 2005中涉及到的相关数据挖掘算法,对购物篮及其他消费行为进行分析,对顾客进行细分,以提高顾客对商务网站的满意度。(本文来源于《山东省农业管理干部学院学报》期刊2010年03期）
江霞,谌洪茂[9]（2010）在《电子商务环境下客户消费行为分析与营销策略优化》一文中研究指出电子商务的最主要实现形式是商务网站,而主要从事销售、市场和服务的购物网以其便捷、时尚的特点吸引着越来越多的消费者。本文详细分析客户消费心理、讨论影响客户购买决策的因素,为企业建立优化营销方案提供参考意见。(本文来源于《中国商贸》期刊2010年04期）
梁莹,覃海生[10]（2010）在《数据挖掘在客户消费行为分析中的应用》一文中研究指出数据挖掘是在大量的数据中发现其隐藏在背后的有用知识的方法。文章介绍了数据挖掘的定义、数据挖掘的方法及数据挖掘的过程,然后结合电信行业的实例分析客户消费行为,提出一些有用的知识帮助企业进行决策。(本文来源于《大众科技》期刊2010年02期）
客户消费行为分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济社会的发展,银行客户的消费水平也相应提高,银行营业网点的增多为客户消费提供了极大的方便,从实体商店到网络虚拟店铺,银行卡消费随处可见,而对基于信息管理的银行客户消费行为进行存储、分析、挖掘、再利用的智能分析,已成为当前数据挖掘技术的一个新的研究热点和应用领域。本文借助于数据挖掘技术对此进行了分析和研究,为今后银行业务开展提供数据依据和决策支持,具有一定的研究价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
客户消费行为分析论文参考文献
[1].王琮凯.基于关联规则的联通华盛通信有限公司新一代零售系统客户消费行为分析研究[D].南京邮电大学.2014
[2].刘春霖.基于数据挖掘的银行客户消费行为分析与研究[J].电子世界.2013
[3].王巡.航空客户消费行为分析与航班优化研究[D].西南交通大学.2013
[4].刘志文.西安市高新区电信商用客户消费行为分析[J].现代商贸工业.2012
[5].张金魁.基于客户消费行为分析的客户特征提取研究[D].武汉理工大学.2012
[6].罗阳.个人客户金融消费行为分析及竞争策略选择[J].金融管理与研究.2011
[7].梁莹.基于数据挖掘技术的客户消费行为分析系统的开发与应用[D].广西大学.2011
[8].孙向群.数据挖掘在客户消费行为分析中的应用[J].山东省农业管理干部学院学报.2010
[9].江霞,谌洪茂.电子商务环境下客户消费行为分析与营销策略优化[J].中国商贸.2010
[10].梁莹,覃海生.数据挖掘在客户消费行为分析中的应用[J].大众科技.2010