基于客户忠诚度分类的零售业购物篮分析

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基于客户忠诚度分类的零售业购物篮分析

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基于客户忠诚度分类的零售业购物篮分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-18页
1.1 研究背景及目的	第8-10页
1.1.1 研究背景	第8-9页
1.1.2 研究目的	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 聚类分析与客户忠诚度研究	第10-12页
1.2.2 关联规则与购物篮分析研究	第12-14页
1.3 研究内容及技术路径	第14-16页
1.4 创新及不足	第16-18页
第2章数据挖掘技术及算法	第18-42页
2.1 聚类分析	第18-23页
2.1.1 基础知识	第18-20页
2.1.2 相关算法	第20-23页
2.2 关联规则技术	第23-29页
2.2.1 基础知识	第24-25页
2.2.2 评价指标	第25-27页
2.2.3 研究拓展	第27-29页
2.3 关联规则经典算法及其衍生	第29-41页
2.3.1 Apriori算法	第29-35页
2.3.2 改进Apriori算法的常见方法	第35-38页
2.3.3 FP-growth算法	第38-41页
2.4 本章小结	第41-42页
第3章零售业客户忠诚度挖掘	第42-63页
3.1 客户忠诚度概述	第42-44页
3.2 客户忠诚度模型构建	第44-50页
3.2.1 RFM模型	第44-47页
3.2.2 修正的RFM模型	第47-48页
3.2.3 客户忠诚度新模型	第48-49页
3.2.4 客户忠诚度指标构建	第49-50页
3.2.5 指标数据标准化	第50页
3.3 基于零售数据的客户忠诚度实证分析	第50-62页
3.3.1 数据处理	第50-54页
3.3.2 层次聚类分析	第54-56页
3.3.3 K-means聚类分析	第56-59页
3.3.4 最优k值比较	第59-60页
3.3.5 聚类结果	第60-62页
3.4 本章小结	第62-63页
第4章基于客户忠诚度分类的购物篮分析	第63-85页
4.1 购物篮分析方法	第63-65页
4.1.1 购物篮分析的产生和发展	第63-64页
4.1.2 购物篮分析的应用	第64-65页
4.2 改进的APRIORI算法过程	第65-69页
4.2.1 基于约束条件的改进	第65-67页
4.2.2 运行速率的改进	第67-68页
4.2.3 基于约束条件的购物篮挖掘算法	第68-69页
4.3 基于零售数据的购物篮实证分析	第69-84页
4.3.1 关联规则的可行性分析	第69-72页
4.3.2 新旧算法运行时间对比	第72-73页
4.3.3 不同客户忠诚度类别的购物篮分析	第73-84页
4.3.4 购物篮分析结果对比	第84页
4.4 本章小结	第84-85页
第5章总结与展望	第85-88页
5.1 主要结论	第85-86页
5.2 建议及展望	第86-88页
参考文献	第88-91页
附录	第91-93页
致谢	第93-94页

本篇论文共94页，点击这进入下载页面。

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