- 年份
- 2024(6531)
- 2023(9293)
- 2022(8066)
- 2021(7598)
- 2020(6534)
- 2019(15282)
- 2018(15172)
- 2017(29605)
- 2016(15515)
- 2015(17431)
- 2014(17007)
- 2013(16140)
- 2012(14253)
- 2011(12426)
- 2010(12242)
- 2009(10907)
- 2008(10102)
- 2007(8409)
- 2006(6893)
- 2005(5574)
- 学科
- 济(61698)
- 经济(61635)
- 管理(46684)
- 业(44663)
- 企(37395)
- 企业(37395)
- 方法(35127)
- 数学(31583)
- 数学方法(30965)
- 农(16821)
- 财(14717)
- 业经(13894)
- 中国(13598)
- 贸(11430)
- 贸易(11424)
- 农业(11407)
- 易(11181)
- 理论(11056)
- 学(10271)
- 技术(10187)
- 务(10116)
- 财务(10063)
- 财务管理(10038)
- 企业财务(9487)
- 地方(9469)
- 和(9300)
- 制(9295)
- 划(8378)
- 环境(8155)
- 银(7851)
- 机构
- 学院(207324)
- 大学(206239)
- 管理(90117)
- 济(83500)
- 经济(82034)
- 理学(79888)
- 理学院(79192)
- 管理学(77520)
- 管理学院(77143)
- 研究(58843)
- 中国(44601)
- 京(41083)
- 科学(35957)
- 财(35646)
- 业大(31560)
- 农(31182)
- 财经(30064)
- 中心(29954)
- 江(28262)
- 经(27704)
- 所(26593)
- 经济学(25174)
- 范(24680)
- 研究所(24590)
- 北京(24419)
- 农业(24392)
- 师范(24379)
- 经济管理(24205)
- 商学(22913)
- 经济学院(22899)
- 基金
- 项目(153321)
- 科学(123339)
- 基金(114448)
- 研究(111165)
- 家(99444)
- 国家(98690)
- 科学基金(87594)
- 社会(71497)
- 社会科(67987)
- 社会科学(67972)
- 基金项目(60661)
- 省(59670)
- 自然(58454)
- 自然科(57262)
- 自然科学(57251)
- 自然科学基金(56206)
- 教育(52760)
- 划(50153)
- 资助(46943)
- 编号(45745)
- 成果(34595)
- 部(34071)
- 重点(34054)
- 创(33171)
- 发(31624)
- 创新(30864)
- 国家社会(30265)
- 教育部(30011)
- 科研(30006)
- 人文(29488)
共检索到275760条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 企业经济
[作者]
张秋菊 朱帮助
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性...
[期刊] 企业经济
[作者]
金灏
本文针对电子商务网站客户的行为信息进行了重点分析，主要将客户浏览行为与客户购买行为数据进行结合，并将二者一并作为电子商务潜在客户挖掘研究的主要数据来源。同时，针对电商企业网站客户行为信息进行细分，利用网站数据以及国内前期研究资料对本文所提出的数据挖掘处理计算方法进行实证模拟，旨在帮助企业通过对潜在客户相关信息的挖掘，促进潜在客户转变为企业的现实客户、忠实客户。
关键词：
客户行为分析 电子商务 潜在客户 挖掘
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱帮助 张秋菊
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型。首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断。结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高建 董秀成
文章通过分析天然气长期消费的影响因素及变化特点,认为天然气消费量和影响因素时间序列均存在一个或多个相似期;运用自组织数据挖掘的相似体合成预测方法构建天然气消费量预测模型,并通过北京地区天然气消费量预测进行模型精度检验,结果验证运用自组织数据挖掘的相似体合成方法进行天然气消费预测是科学可行的。
关键词：
天然气 消费 数据挖掘 模型
[期刊] 软科学
[作者]
何跃 何正林 周欣胤
应用C5.0决策树算法、CART决策树算法、RBF神经网络建立某固网运营商客户的收入流失预警模型,然后运用GMDH方法建立了客户的收入流失组合预警模型。研究表明:模型提高了预警的准确率和覆盖率,模型能够帮助运营商找出收入有可能流失的客户,使其能对这些客户开展提前、有效的挽回营销工作,最大程度减少客户流失。
关键词：
数据挖掘 客户流失 组合预警
[期刊] 工业技术经济
[作者]
易久
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据 ,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术 ,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法 ,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。
关键词：
电子商务 数据挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
任萍,宋伟,刘武
本文利用自组织数据挖掘中的GMDH算法,建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型,分析影响房地产发展的主要因素,为制定相关的宏观经济政策提供理论指导和依据。
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 浙江金融
[作者]
姜弦子 张大亮
如何了解中高端客户的需求及购买行为,实现精准营销,是商业银行目前亟待需要解决的问题。识别分析客户的金融产品购买行为,过去基本上都是采用问卷调查的形式,调查客户的行为意向,但精度相对较低、工作量大。而根据银行记
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨彬
通常情况下,商业银行的数据库大多采用多维度的设计方式,这使得对客户信息提取和客户分类关联分析工作繁琐而复杂,导致目前尚缺乏符合商业银行业务实际、具有较强操作性的分析模型。在这种情况下,文章提出了一种运用RFM模型数据处理,结合K-Means算法和关联规则挖掘Apriori算法进行双阶段客户关联分类方法,具有较强的实践性。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
张景安 刘军
本文认为,客户与客户之间的电子商务因交易的匿名性和流动性,信任成为其是否成功的关键因素。影响信任度的主要因素有三个方面:一是技术因素,主要包括在线交易站点的安全性、良好的导航系统、对个人隐私的保护、在线支付的便利性等;二是商家因素,主要包括信誉与商家知名度、产品质量与售后服务、物流配送体制等;三是客户因素,主要包括客户的个人消费心理,客户对信任的偏好,是否有朋友或权威的第三方对商家进行介绍与推荐,有无网上购物经历等。据此,本文基于模糊集合理论的思想,建立了客户与客户之间的电子商务客户信任度综合评价模型,并给出了详细的决策步骤。
关键词：
C2C 信任度评估模型 模糊集合
[期刊] 特区经济
[作者]
陈娥祥
电子商务数据分析中的数据分析是基于有限资源来最大化撬动效益。通过数据分析进行最大价值的客户的挖掘、创造，实现对客户的针对性营销。在制定公司的运营策略时，首先要清楚营销是面向广大客户的，而只有精准定位客户，才能够实现精准化的运营，以此获得最大的转化率。精准式营销最重要的是对客户进行价值分析，为高价值的客户定制相关的策略，对不同价值的客户采取不一样的措施。精准运营是在客户关系管理的基础之上得以实现的，而对于客户关系管理来说，最核心的就属于客户分群。在客户价值分析管理中，RFM模型是非常重要的模型。本文主要介绍利用RFM模型进行客户价值分析，同时简要介绍客户分群的k-means聚类算法，这也为企业实现运营效益最大化提供了一种新的思路和方法。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
张振华 许柏鸣
大数据时代,随着电子商务的发展,物流服务需求快速增长。然而,频频出现的物流服务质量问题给消费者和企业造成了极大困扰,物流服务质量优劣成为影响企业竞争成败的关键因素。网络口碑作为重要的顾客反馈渠道,是发掘企业物流服务质量问题的一条重要途径。可基于用户感知视角,从海量网络口碑大数据中识别并分析存在的服务质量问题进而找到解决方法,推动物流服务创新,提高服务质量和生产率。以企业对消费者(B2C)模式的家具企业为例,根据服务等同于流程的观点,构建并检测基于网络口碑的电子商务物流服务质量问题发掘模型,采用服务蓝图法和自然语言处理及社会网络分析工具分析B2C电子商务服务整个流程以及物流服务与其他服务的关系,识别导致物流服务失误的关键问题,发现品牌企业物流服务质量问题主要涉及可靠性、响应性、安全性、礼仪与移情性问题,而发货、运输、配送安装以及沟通中存在的物流服务质量问题的解决以及物流服务的改进,需要从服务补救、服务流程再造、需求与生产能力平衡以及员工管理等四个方面着手进行。具体来讲,从服务补救角度看,应积极主动提供有效的服务补救,理想状态是在顾客抱怨产生前就给予补救;从服务流程再造角度看,应与利益相关者协同管理,利用大数据信息系统定位失误点、预测销售数据并优化传统物流服务流程,实现企业管理的信息化、智能化及数据驱动创新;从需求与生产能力角度看,应针对热销季、节假日及大型促销等爆发性需求,借助价格、配送、沟通等方面的营销管理手段调控用户需求使之与供给能力平衡,同时根据产品特点制定有针对性的物流服务质量标准,管理顾客预期,使物流服务质量达到甚至超过消费者期望;从员工管理角度看,应面向配送安装、售后服务等一线人员提供良好培训并给予充分授权,以更加有效地解决顾客问题。
[期刊] 当代财经
[作者]
申相德 范炳全
本文从电子商务客户群的分类及其价值评价计算的角度研究了客户群价值,提出了一种基于引力模型的客户群价值计算方法,并通过实例验证了计算方法的可行性。本文研究方法及其相关结论对电子商务客户关系管理中的客户群分类及价值计算具有一定的借鉴意义。
关键词：
电子商务 客户群价值 引力模型
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
