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摘要:当下电商行业发展迅猛,电子商务模式持续创新,社交电商、新零售等新型电商类型相继推出。在“互联网+”的时代,网购越来越便捷,人们消费水平不断提高,线上交易频次的大幅度增加也导致电商行业需要应对大量的数据。企业如何利用“数据化”的相关技术去获取有用的信息,实现最大化利益是各个企业关注的重点。本文根据apriori关联规则原理对护肤品电商行业的相关产品进行购物篮分析,具体利用R语言中的apriori函数实现,通过问卷调查的网购习惯和消费偏好的有关数据分析护肤产品之间的关联性,筛选有效的强关联规则来发现顾客的消费需求,帮助企业制定相关产品的营销手段,如“捆绑”销售策略,同时也为顾客进行个性化推荐,实现企业精准营销。
关键词:关联规则;Apriori算法;购物篮分析;精准营销
目 录
摘 要
Abstract
1.前言-1
1.1论文的研究背景-1
1.2选题的目的及意义-1
1.3研究现状-2
1.4研究思路-3
2.文献综述-3
3.相关理论概述-4
3.1数据挖掘-4
3.2关联分析-4
3.3 Apriori算法-5
4.数据分析与网络营销策略-5
4.1电子商务与网络营销-5
4.1.1网络营销发展现状-5
4.1.2网络营销与电子商务相结合的未来趋势-6
4.2关联分析在网络营销中的应用-6
5.护肤品类电商与购物篮-7
5.1信息来源-7
5.2数据预处理-10
5.3建立关联规则模型-11
5.4结果分析与建议-13
5.4.1护肤品购物篮模型结果分析-13
5.4.2关于护肤品电商行业的建议-15
6.总结与展望-15
参 考 文 献-17
附 录-18
致 谢 |