基于客戶行為分析的電子商務潛在客戶挖掘研究.pdf

1、隨著信息技術高速發(fā)展及電子商務市場的不斷發(fā)展，廣大消費者越來越喜歡在網絡平臺上進行商品交易，網絡購物已經成為當今社會上重要的購物方式。而如今的電子商務已經步入了大數(shù)據(jù)時代，每天都會產生龐大的客戶行為數(shù)據(jù)，同時隨著企業(yè)對海量數(shù)據(jù)中的知識提取的強烈渴望，如何從這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并幫助企業(yè)制定相應決策，就顯得尤為必要和迫切。目前在市場競爭日益激烈的電子商務時代，不斷拓展更多的新客戶，從眾多的瀏覽者有效挖掘出潛在客戶群體，并努

2、力將潛在客戶轉換成為現(xiàn)實客戶，企業(yè)就能獲得更多效益以及市場競爭優(yōu)勢。潛在客戶挖掘的目的就是為網站制定相應的服務策略提供準確的參考依據(jù)及做出相應決策，而目前各大電子商務網站對潛在客戶挖掘方面有一定效果，但總體上做的還不是完善，如何高效、準確、及時地挖掘出潛在客戶是電子商務企業(yè)共同面臨的問題。
　　本文針對電子商務網站客戶的行為信息進行重點分析，將客戶瀏覽行為與客戶購買行為數(shù)據(jù)相結合，作為潛在客戶挖掘的數(shù)據(jù)來源，在此基礎上采用數(shù)據(jù)挖掘

3、中粗糙集和決策樹算法相結合的混合算法進行電子商務潛在客戶的挖掘，實現(xiàn)高效、準確和及時挖掘出潛在客戶的目標。本文主要的研究工作如下：
　　首先，本文查閱了大量的資料和參考文獻，對客戶行為分析、潛在客戶挖掘等研究進行分析和總結，準確掌握國內外的研究概況及進展。
　　其次，對電子商務網站客戶行為進行系統(tǒng)研究，主要對客戶瀏覽行為和購買行為兩方面進行了深入的探討分析和理解，歸納了客戶行為數(shù)據(jù)的特點。在此基礎上提出以對某商品進行第一次購

4、買的客戶或瀏覽后未購買的客戶作為挖掘對象，并且選擇使用Web日志中客戶的瀏覽行為和購買行為數(shù)據(jù)進行挖掘。
　　接著，分析了粗糙集和決策樹算法相關理論知識及潛在客戶挖掘的整個過程，并且針對潛在客戶行為屬性集規(guī)模較大的情況下，提出一種依賴度改進的屬性約簡方法。而后在此基礎上，采用一種新的區(qū)分價值的多變量檢驗改進決策樹構造方法，建立電子商務潛在客戶挖掘模型。
　　最后，本文利用某電子商務網站數(shù)據(jù)和前期研究資料對本文提出的數(shù)據(jù)挖掘方