| 基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例 |
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| 引用本文： | 王召义. 基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例[J]. 西昌学院学报(自然科学版), 2017, 31(2): 17-20 |
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| 作者姓名： | 王召义 |
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| 作者单位： | 安徽商贸职业技术学院经济贸易系,安徽芜湖241002 |
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| 基金项目： | 2017年安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqZD2017110）;大学生创客实验室建设计划“Big Data& AnalyticsHub 创客实验室”（2016ckjh088）;安徽省高校自然科学研究重点项目“基于改进RFM 模型的电子商务协同过滤推荐算法研究”（KJ2016A253）;安徽省教学研究项目：基于校企合作的电子商务高素质技能型人才培养模式研究（2015jyxm751）;2017 年“三平台两基地”应用研究项目：基于SVM 的网络创业过程性评价研究（2017ZDF05）。 |
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| 摘 要： | 随着"夜经济"日益成为商业活动的消费亮点,众多商家一直致力于通过满足消费者多样化的需求和体验来促使销售额的稳步提升。但是,很多店铺的夜间客流量并不理想,店铺的整体收益难以提高,是商家长期以来所面临的难题。借助多元线性回归和支持向量机对客户行为进行研究,发掘关键影响因素,预判客户消费行为。实证研究表明,分析客户行为可以为企业及时调整营销策略提供支持。
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| 关 键 词： | 多元线性回归 支持向量机 LIBSVM 解释变量 |
Customer Behavior Analysis Based on Data Mining: a Case Study onSmall and Medium Catering Enterprises |
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| WANG Zhao-yi. Customer Behavior Analysis Based on Data Mining: a Case Study onSmall and Medium Catering Enterprises[J]. Journal of Xichang College, 2017, 31(2): 17-20 |
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| Authors: | WANG Zhao-yi |
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| Affiliation: | Department of Economics and Trade, Anhui Business College, Wuhu, Anhui 241002, China |
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| Abstract: | At present, the "night economy" has become a highlight activity, and all businesses are working to meetthe diversified market needs and improve the user''s experience. While, the results are not satisfactory, and the totalincome is hard to increase. In this paper, multiple linear regression and support vector machines are used to studycustomer behavior, identify key influencing factors and predict customer behavior. The empirical research showsthat, with the help of data mining technology, it can help enterprises to timely adjust advertising and marketingstrategies to provide targeted service. |
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| Keywords: | multiple linear regression support vector machine LIBSVM explanatory variables |
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