基于关联规则的共享物流信息平台服务质量研究

文章基于用户感知视角,以共享物流信息平台的在线评论为基础,运用FP-growth关联规则的分析方法,探讨做出不同评价的客户与平台服务质量各评价因素间存在的关联关系。研究发现,客户产生好评与有形性因素"平台的网站与程序界面"和实效性因素"平台对效率的提升"有关联规则出现;客户产生中评与实效性因素"平台对效率的提升"有关联规则出现,进而影响好评的产生。此外,研究还出现双指标同时产生与好评直接关联的结果:"平台网站与程序界面"分别与"平台对交易的保证""平台对效率的提升""平台对客户的响应""平台对信息的处理"等同时发生时,会正向影响好评的产生。     

基于电子商务的企业网络营销策略

随着电子商务环境的成熟,网络营销成为了企业营销的重要内容及必要手段。在电子商务环境下,企业要通过网站提速、网站结构以及网页优化等手段来对B2B网站进行优化,通过在网站建设与发展的不同阶段运用搜索引擎营销策略来将网站的浏览量转化为客户量。此外,企业也要注重电子商务环境下的客户关系管理,通过构建客户数据库来加强对客户的维护。     

二次挖掘的关联规则增量更新算法

针对事务数据库的内容不断增加后相应关联规则的更新问题,提出了一种二次挖掘的关联规则增量更新算法(TMIUA).TMIUA算法充分利用第一次挖掘得到的原数据库中的频繁项集,对新增数据库挖掘得到新增频繁项集;只需对原事务数据库扫描一遍 ,提高了关联规则的更新效率;并与已有的FUP算法进行了分析比较.     

基于客户数据库的市场细分实证研究——以某高校网络超市数据为例

基于网络客户数据的市场细分研究,是企业亟待解决的难点问题,可以帮助企业准确区分出有价值的目标客户。从研究模型上来看,市场细分研究选取实证中客户留在网站的个人背景信息、交易属性、价值属性作为细分变量,建立数据仓库挖掘客户数据。从研究方法上来看,市场细分研究采用聚类分析和多位数据分析。市场细分研究的最终目的是区隔目标客户,为企业制定营销策略提供决策参考。     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

电子商务网站顾客在Web上的行为都会产生大量数据信息。可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘，从而了解客户的访问行为，动态地调整网站结构和网页设计，使电子商务更具个性化和针对性。     

关联规则挖掘算法改进研究

文章讨论了数据挖掘的一般理论,研究了关联规则挖掘算法以及经典的Apriori算法,分析了算法存在的问题,并提出了新的基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和仿真实验显示改进算法的性能明显优于Apriori算法。     

基于知识发现的战略性新兴产业识别研究:兼论“长三角”战略性新兴产业的发展

鉴于战略性新兴产业的研究尚处初步探索阶段,各地战略性新兴产业的识别有待甄选。战略性新兴产业识别具有未知的、待发掘的特点,本文拟透过知识发现的视角,采用关联规则方法,根据筛选的评价指标体系,建立战略性新兴产业数据挖掘关联规则识别模型,并以我国"长三角"地区各产业为实证研究对象,对战略性新兴产业的识别进行了深入挖掘。     

以营销为导向的企业网页翻译

随着经济全球一体化,中国中小企业也利用英文网站开展外宣,然而国外客户对中小企业的认知度和认同感仍然不理想.企业网页英译应以营销为导向,注重信息的选择和安排、文化规范、语言的准确性和规范性内容以及营销口号的处理.只有成功的网页翻译才能实现中小企业有效的海外营销.     

精品课网站设计与研究

制作精品课程网站是客户的最终所求,因为网站的最终目的就是为客户产生效益,随着网络市场和网站制作技术的成熟和网站数量的增加,制作一个网站是非常简单的事情,但是,要做出一个主题鲜明的网站却不是一个简单的事,它需要多方面的专业知识。除了基本的开发设计技术和SEO知识外,还需要营销心理学做指点,各个细节做到位,精品课程网站就打好了基础。     

挖掘多级概念上的广义关联规则

挖掘关联规则的任务是在给定交易集中，每个交易包含一个数据项集，关联发现函数作用在交易集中，返回各数据项集间存在的关系，现实世界中，普遍存在“多级”的概念，在许多应用中，数据项集之间有用的关联规则常常出现在相对较高的概念层中，但在较低概念层往往可以发现较特殊和专门的信息。本文给出了一个在多级概念层上交互挖掘关联规则的算法，并进行了讨论。     

中国高星级酒店网站设计元素测评分析

通过以中国大陆地区的高星级酒店为研究对象,抽样调查国内208家四、五星级酒店网站,对网站的设计元素进行了测评分析。研究发现,中国目前的高星级酒店的网站设计中能较好地使用导航系统和营销元素,但对互动空间和网站功能两元素的利用程度相对较低;另外,测评发现共计11个子元素在不同星级酒店网站的使用中存在着显著性差异。结果表明,我国高星级酒店未能充分利用网络优势来营销自己的产品和服务,建议其应重视酒店网站建设、科学利用和规划网站设计元素以及加强网站管理。     

浅议我国商业银行营销管理

一、我国商业银行实施营销管理的必要性 银行市场营销是以客户为对象,以盈利为目的,通过各种营销策略的运用,把金融产品转移到客户手中的管理活动.强调银行营销绝非某一部分、某一手段、某一方法的运用,而是由一系列相互联系的因素共同组成的系统工程,是一个整体的协调运动.我国商业银行要在未来的竞争中赢得主动,就必须在全体员工中树立起市场观念、客户观念和营销观念,树立"客户的需求,银行的盈利"这一经营观念,通过灵活的战术,积极地、有意识地创新金融产品和服务,变被动为主动,最大限度地满足客户多样化的需求,并使自身获得利润.我国银行实施营销管理主要是基于以下几点原因:     

高校科研决策支持系统中关联规则挖掘的应用

随着高校规模的不断扩大，教师的科研数据量越来越多。如何从大量数据中找出数据间的关系以支持领导的决策成了当务之急，本文讨论了如何利用数据挖掘方法中的Apriori算法对高校科研决策支持系统中的数据进行关联规则的挖掘。     

数据挖掘在客户价值分析中的应用

本文介绍了数据挖掘在客户价值分析中的应用。首先简要描述了客户价值的定义,并从客户价值的产生过程出发,围绕数据挖掘中的分类法、聚类分析、决策树、异常检测、关联规则、神经网络等技术来进行客户细分、客户保持、提高客户忠诚度、客户流失分析,并建立了提升客户价值的总体框架,为进一步对客户价值的研究提供有益的借鉴。     

农村信用社实行客户经理制的思考

在金融改革和发展中,一种新型的金融营销模式--客户经理制"诞生"了.其特点是金融部门通过客户经理制这一"媒体"与客户特别是与黄金客户保持着密切的联系,从而更快捷便利地为客户提供全方位的金融服务.此文就农村信用社实行客户经理制谈谈一孔之见.     

数据挖掘及其在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘的含义、作用及常用技术,并且探讨了关联规则、分类、序列模式等数据挖掘技术在零售业挖掘中的应用及意义。     

关联规则挖掘频繁模式算法——FP-Growth算法及其改进

经典的关联规则挖掘算法Apriori存在着耗时太大、无法实现的缺陷,故扩展性不强,难于推广。FP-Growth算法、快速投影频繁模式树挖掘算法、Tran-挖掘频繁模式算法在方面进行了很多的改进,大大的降低了系统的开销,提高了系统的性能。     

市场购物篮中的规则演绎与关联分析研究

为了提高数据挖掘中的关联规则能力,在本文中,使用了双重GRI算法进行关联规则的应用。首先,使用关联规则揭示所购买商品之间关联关系,其次,使用关联规则揭示识别客户群特征。从而挖掘出更加详细的有价值信息,便于商品更好地配置和销售。     

挖掘关联规则的数组方法

讨论了大数据库上挖掘关联规则的数组方法。给出了一个数组方法，它效率更高，扫描整个数据库最多两遍。     

以接近消费者的视角:解读快速消费品行业视频营销策略

在众多的网络营销推广方法中利用视频做营销推广是一个很好的方法,本文通过网络视频营销策划与时下流行的娱乐节目中国好声音分析入手,二者通过深度网台联动使综艺节目的网络播放量更具优势。把企业的优势实力、客户见证、品牌承诺、服务理念、售后服务等正面传播的内容通过视频网站实现商业传播价值,以提高快速消费品企业营销业绩为终极使命。