终端营销的数据挖掘与商务智能

浙江理工大学硕士学位论文终端营销的数据挖掘与商务智能

目录

摘要........................................................................................................................... I Abstract ......................................................................................................................... I II 第1章绪论 .. (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 研究意义 (1)

1.3 国内外研究现状及发展动态 (1)

1.3.1 数据挖掘国内外研究现状及趋势 (1)

1.3.2 商务智能国内外研究现状及趋势 (4)

1.4 论文研究内容和框架 (4)

1.4.1 论文研究内容 (4)

1.4.2 论文框架 (5)

1.5 本章小结 (5)

第2章商务智能与数据挖掘相关理论 (6)

2.1 商务智能的含义 (6)

2.2 数据挖掘的含义 (6)

2.3 数据挖掘的几种主要技术算法 (7)

2.3.1 聚类 (7)

2.3.2 分类和预测 (8)

2.3.3 关联规则 (9)

2.4 OLAP技术 (10)

2.4.1 数据挖掘与OLAP的区别与联系 (11)

2.5 本章小结 (12)

第3章烟草行业零售终端营销决策分析模型 (13)

3.1 引言 (13)

3.2 关于零售终端销售需求预测模型的理论 (13)

3.2.1 销售预测的概念 (13)

3.2.2 时间序列分析法 (14)

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3.2.3 动销比系数 (15)

3.3 烟草行业零售终端动销预测模型 (17)

3.3.1 零售终端动销预测的作用 (17)

3.3.2 模型提出 (17)

3.3.3 模型建立 (19)

3.3.4 模型应用 (22)

3.4 本章小结 (25)

第4章数据挖掘主题 (26)

4.1 复购情况预测 (26)

4.1.1 Logistic回归分析 (26)

4.1.2 终端零售户复购Logistic模型 (27)

4.2 客户流失分析 (29)

4.2.1 分类决策树法 (30)

4.2.2 终端零售户流失情况分析 (30)

4.3 客户细分 (32)

4.3.1 K-means聚类算法 (32)

4.3.2 客户细分建模 (33)

4.4 本章小结 (34)

第5章数据仓库设计 (35)

5.1 数据仓库概述 (35)

5.1.1 数据仓库的体系结构 (35)

5.1.2 数据仓库的特点 (36)

5.2 确定主题域 (37)

5.3 数据仓库的概念模型设计 (37)

5.3.1 元数据定义及管理 (38)

5.3.2 数据结构概图及数据仓库基本表 (38)

5.4 数据仓库的逻辑模型设计 (39)

5.5 数据仓库的物理模型设计 (40)

5.6 ETL (41)

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5.7 本章小结 (43)

第6章浙江中烟终端营销系统实现 (44)

6.1 总体设计 (44)

6.1.1 系统功能 (44)

6.1.2 技术应用 (45)

6.1.3 输入输出设计 (46)

6.2 系统结构 (46)

6.3 系统模块设计 (49)

6.3.1 精准营销 (49)

6.3.2 终端资源管理 (52)

6.4 本章小结 (58)

第7章全文总结与展望 (59)

7.1 全文总结 (59)

7.2 研究展望 (60)

参考文献 (61)

致谢 (64)

附录 (65)

攻读学位期间研究成果 (70)

VII

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第1章绪论

1.1研究背景

所谓终端，就是商品的销售通道的末端，是商品直接接触消费者进行展示的场所和完成交易的最终的端口。在终端这个场所里，商品转变成了货币，实现了真正的销售。终端营销是营销价值链中竞争最激烈同时也是最具有决定性的一个环节。占领了终端就等于占据了战场的制高点，为取得商业战斗的胜利奠定了基础[1]。

在现今的市场中，营销终端增长非常的迅速，相应的他们的数据量也越来越大。而这些数据背后隐藏着极为重要的商业知识，这些商业知识是隐含的、事先未知的、具有潜在利用价值的。从而，终端营销的的数据挖掘愈加显出其重大意义，基于商务智能将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。

1.2研究意义

烟草行业一直都非常地重视终端营销工作。重点品牌卷烟正持续的快速发展，建立面向消费者的零售终端的管理系统平台已经刻不容缓了。根据浙江中烟“覆盖、上柜、陈列、动销”的终端工作要求，已迫切需要建立起覆盖全国的终端资源“全景图”，做好终端资源的规划和管理，从而更好地抢占终端资源、推进利群品牌的发展。浙江中烟终端营销系统的基础数据是来自全国的500万零售户及其订单信息，而这一数据量非常的庞大，如何从如此庞大的数据量中获得企业需要的信息对企业的经营决策起着关键性的作用。因此，就非常有必要利用数据挖掘与商务智能把这些数据量庞大、不完全、随机的、有噪声的实际应用数据揭示出潜在的商业价值。

1.3国内外研究现状及发展动态

1.3.1数据挖掘国内外研究现状及趋势

数据挖掘的概念于1980年代末首次被提出，它促成了知识发现（KDD：Knowledge

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