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张永礼、 丁超 、 安海岗 、 马伟 著 / 冶金工业出版社 / 2015-11 / 平装
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上书时间2024-04-27
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数据挖掘在电子商务领域中的应用
《数据挖掘在电子商务领域中的应用》重点介绍了数据挖掘技术在电子商务领域的典型应用,分为理论篇和实证篇两大部分。理论篇包括第1~5章,实证篇包括第6~9章,分别研究了客户分类、网店评价、网站评价、互联网在线时长分析等问题。
《数据挖掘在电子商务领域中的应用》可作为从事电子商务的企事业单位信息管理部门的管理者、信息分析人员、数据统计人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料,也可作为高等院校信息管理类、数据分析类等相关专业的教材和参考书。
1 绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.2.1 客户分类1.2.2 网店评价1.3 国内外研究综述1.3.1 客户分类1.3.2 网店评价1.4 本书主要内容1.5 本书创新之处参考文献2 数据挖掘理论2.1 数据挖掘的定义2.1.1 数据挖掘与数据仓库2.1.2 数据挖掘与0LAP及商务智能2.2 数据挖掘任务及体系结构2.2.1 数据挖掘任务2.2.2 数据挖掘的体系结构2.3 数据挖掘过程及过程模型2.3.1 数据挖掘的过程2.3.2 数据挖掘过程模型2.4 数据挖掘算法2.4.1 关联规则2.4.2 聚类算法2.4.3 决策树算法2.4.4 神经网络算法2.5 数据挖掘在CRM的应用2.5.1 营销2.5.2 销售2.5.3 客户服务2.5.4 客户保持2.5.5 风险评估和欺诈识别2.6 数据挖掘的工具2.6.1 IntelligentMiner’2.6.2 EnterpriseMiner2.6.3 SPSSClementine2.6.4 M:icrosoflBusiness:IntelligenceDevelopmentStudio参考文献3 分形理论3.1 分形理论简介3.1.1 简单分形3.1.2 多重分形3.2 发展历程3.3 分形理论的应用参考文献4 客户分类理论4.1 客户价值内涵4.1.1 客户让渡价值理论4.1.2 客户生命周期价值理论4.2 基于客户行为的客户分类4.2.1 RFM模型4.2.2 修正的RFM模型4.3 基于客户生命周期的客户分类4.3.1 忠诚度阶梯分类法4.3.2 依据客户关系的不同阶段进行客户分类4.4 基于客户价值的客户分类4.4.1 定量分类方法研究4.4.2 定性分类方法研究4.5 客户忠诚度4.5.1 客户忠诚度概念4.5.2 客户忠诚度维度结构参考文献5 虚拟商店理论5.1 虚拟商店5.1.1 虚拟商店的概念和内涵5.1.2 虚拟商店的特点5.1.3 虚拟商店销售的创新点5.1.4 虚拟商店的基础环境5.1.5 虚拟商店的客户培养5.2 网络经济5.2.1 网络经济的内涵及其形成5.2.2 网络经济的特征与影响因素5.3 绩效评价理论基础5.3.1 资源理论5.3.2 生命周期理论5.3.3 战略适应理论5.3.4 激励理论参考文献6 数据挖掘在客户分类中的应用6.1 引言6.1.1 传统的客户分类理论6.1.2 基于客户行为的客户分类6.1.3 基于客户生命周期的客户分类6.1.4 基于客户生命周期价值的客户分类6.2 模型构建6.2.1 当前价值的计算6.2.2 潜在价值的计算6.2.3 客户忠诚度的计量6.2.4 数据挖掘流程6.3 实证研究6.3.1 数据来源6.3.2 模型建立6.3.3 模型训练6.3.4 模型预测6.4 客户分类结果6.4.1 客户现有价值的评价6.4.2 客户潜在价值的评价6.4.3 客户忠诚度的评价6.4.4 客户分类结果6.5 市场策略参考文献7 分形理论在虚拟商店评价中的应用7.1 引言7.2 相关理论概述7.2.1 绩效评价的内涵7.2.2 虚拟商店绩效评价要素7.2.3 虚拟商店绩效评价的目的7.2.4 虚拟商店绩效评价的影响因素7.2.5 虚拟商店绩效评价指标选取原则7.3 虚拟商店评价指标的构建7.3.1 虚拟商店绩效评价内容7.3.2 虚拟商店绩效评价指标体系7.4 虚拟商店绩效分形评价模型7.4.1 评价方法的确定7.4.2 模型设计7.4.3 子指标数据的标准化7.4.4 子指标的相关性分析7.4.5 分形评价7.5 实证分析7.5.1 案例背景7.5.2 MATLAB软件简介7.5.3 实证结果参考文献8 基于熵一灰色关联度电子商务网站评价研究8.1 引言8.2 电子商务网站评价指标体系的构建8.2.1 内容指标8.2.2 商业指标8.3 电子商务网站评价方法8.3.1 熵权法8.3.2 灰色关联度分析8.4 实证研究8.5 结论参考文献9 基于生存分析的互联网用户在线时间实证研究9.1 生存分析9.1.1 基本函数9.1.2 分析方法9.2 数据来源与处理9.2.1 数据来源9.2.2 流失条件界定与生存时间计算9.3 应用实例9.3.1 生存时间分布9.3.2 分组对比分析9.4 影响因素分析9.5 结论参考文献附录A 客户忠诚度预测测试数据集附录B 网民/专家调查问卷
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开播时间:09月02日 10:30