基于聚类模型的商场会员消费特征的分析研究

基于聚类模型的商场会员消费特征的分析研究

论文摘要

基于机器学习算法对某大型百货商场的会员信息数据、销售流水数据、会员消费数据、商品信息数据进行分析挖掘,建立了主成分分析模型、聚类分析模型和关联规则模型。通过分析商场会员的消费特征,刻画了会员消费特征的数学模型,挖掘出其关联规则信息,并分析了连续几年该商场会员的消费趋势情况,从而为商场制定个性化的营销策略提供决策支持。

论文目录

  • 1 研究背景
  • 2数据分析
  •   2.1数据分析假设
  •   2.2 数据预处理
  •     2.2.1 异常数据的处理
  •     2.2.2 数据标准化处理
  •   2.3 属性变量处理
  • 3 模型的建立与分析
  •   3.1 会员信息特征分析
  •   3.2 会员消费特征分析
  •     1) 消费金额(购买力)
  •     2) 消费频率(忠诚度)
  •     3) 商品偏爱度(忠诚度)
  •     4) 最近一次消费时间(忠诚度)
  •     5) 最大单笔消费金额(购买力)
  •   3.3 商场会员消费趋势分析
  • 4 总结与拓展
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李长生,刘宗成,张克功

    关键词: 特征选择,主成分分析,会员消费数据,聚类分析

    来源: 兰州石化职业技术学院学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学

    专业: 企业经济,贸易经济

    单位: 兰州石化职业技术学院信息技术与教育中心

    基金: 工信行指委委托科研项目(GS-2019-09-20),兰州石化职业技术学院教科研项目(JY2017-38),兰州石化职业技术学院教研基金项目(JY2016-16)

    分类号: F274;F721

    页码: 27-31

    总页数: 5

    文件大小: 1151K

    下载量: 318

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