基于clementine软件的京东网手机店铺客户分析任务书

 2021-08-19 23:48:09

1. 毕业设计(论文)主要目标:

本文将以京东网中华为和小米店铺的客户交易资料为基础,对网购手机的客户做出归类分析,识别出不同的客户群体。通过建立数据库、RFM模型以及聚类分析等实现客户群体的分类模型,了解在京东网上网购数码产品的客户哪些是能够为京东网带来盈利的,而哪些客户不能,为京东网中华为和小米旗舰店铺管理者的经营决策提供辅助支持。论文要求:

1、理论联系实际,观点新颖、明确,对理论研究和实际工作其有一定的意义。

2、材料可靠,分析透彻,重点明确,层次清楚,论证严密。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

随着电子商务的竞争日益激烈,电商企业要想最大化地实现可持续发展和长期利润,就要明智地关注正确的客户群体,采取不同的客户战略以提升客户的忠诚度,达到最优化配置客户资源,从而实现长期盈利;因此,对客户资源的挖掘以及客户群体的识别越来越重要。本文将采集的京东网中的华为和小米旗舰店的客户交易数据作为初始数据,通过建立RFM模型,并运用clementine中K-means、神经网络等聚类技术,对客户数据进行分析,识别出不同的客户群体,如:重要客户群、普通客户群、次要客户群等,针对不同的客户群体制定不同的客户战略,希望能够为京东网手机店铺的经营管理提供辅助支持。

3. 主要参考文献

[1] David Cheung Graham J.Williams Qing Li (Eds.),Advances in Knowledge Discovery

and Data Mining [J]. 5th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2001 Hong Kong, China, April 16-18, 2001 Proceedings.

[2] Ruihui Mu, Building of E-Commerce Trading Platform Based on Web Data Mining [J]. Springer-Verlag London 2013.

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