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系統識別號 U0026-0812200910382659
論文名稱(中文) 決策樹在資料庫行銷決策之應用
論文名稱(英文) none
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 工業管理科學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Industrial and Information Management (on the job class)
學年度 91
學期 2
出版年 92
研究生(中文) 林盈源
研究生(英文) Yin-Yuan Lin
學號 r3790109
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 83頁
口試委員 指導教授-吳植森
口試委員-孫永年
口試委員-利德江
中文關鍵字 資料採礦  決策樹  顧客價值  資料庫行銷 
英文關鍵字 Database Marketing  Customer Value  Decision Tree  Data Mining 
學科別分類
中文摘要 在傳統的零售業其資料庫系統主要之功能為記錄交易活動之狀況,我們如果想獲得這個月產品銷售的排行榜、銷售總金額等資訊,那麼以目前的資訊管理系統就可輕易的獲得。如果我們想進一步得知潛在客戶、顧客的購買行為習性、商品的較佳擺設位置等等資訊,恐怕就必須藉由資料分析技術或者工具來協助處理了。資料探勘(data mining)技術的最主要功能,就是在一個擁有許多資料的資料庫(database)中挖掘出所隱藏之有用資訊,以作為企業支援行銷策略之用。
企業利用資料探勘的技術從大量的交易記錄資料中找出顧客的消費特徵、需求等有用的資訊,並透過完善CRM(Customer Relationship Management)支援行銷策略的運用,來滿足顧客需求,提高顧客忠誠度及企業之獲利。資料庫行銷是運用行銷資料庫系統所提供之資訊,支援企業擬定行銷策略之用,所以建立以資料分析為導向之行銷資料倉儲比以儲存交易資料為導向之銷售資料庫更顯著重要。在建立行銷資料倉儲時,需整體性來考量做為決策用途之資料欄位變數,如果只利用部分或少數變數來建立資料採礦之倉儲資料來進行採礦,可能使得採礦出來之支援決策資訊,因未考量到整體變數而有了較大的誤差且效能亦可能較差,使得企業所執行之行銷策略並非是有利於企業本身,而蒙受損失。
本研究是以個案零售業之顧客基本資料及交易資料,利用資料探勘的技術進行探勘與分析。利用Classification and Regression演算法產生決策樹(Decision Tree)將顧客依RFM(Recent、frequency、Monetary Value)消費行為分析模式、顧客貢獻度及浮動變數,區隔不同類型的顧客消費行為決策樹,比較不同模式決策樹之效能,以利企業建立決策樹做行銷決策之參考,進而建立出顧客的市場區隔及找出目標客戶群等,以作為企業支援行銷策略之用。市場區隔與目標客戶群分析與決策樹之效能有關,本研究從資料庫六個因素構面中,分別建立以Monetary Value變數及Profit變數為主之決策樹,經分析發現零售業交易資料中,其產品利潤與交易時效及顧客特徵屬性相關之欄位,對決策樹效能影響最大。



英文摘要 none


論文目次 第一章 緒論 1
第一節 研究緣起 1
第二節 研究動機與目的 2
第三節 研究流程 3
第四節 研究範圍與限制 4
第五節 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
第一節 資料庫行銷與資料採礦 6
第二節 決策樹 15
第三節 顧客價值 20
第三章 研究方法 23
第一節 建立資料庫維度 23
第二節 建立決策樹 27
第四章 實例驗證 31
第一節 建立顧客資料庫 31
第二節 建立決策樹 34
第三節 不同模式決策樹之比較 60
第四節 主成分分析 68
第五章 結論與建議 75
第一節 研究發現 75
第二節 研究結論 76
第三節 未來研究建議 78
參考文獻 80
中文部分 80
英文部分 81

參考文獻 中文部分
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