PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG DỰA VÀO KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU NHẰM HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG (THỰC NGHIỆM DỮ LIỆU TẠI MỘT SIÊU THỊ)

112 108 1
PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG DỰA VÀO KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU NHẰM HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG BÁN HÀNG (THỰC NGHIỆM DỮ LIỆU TẠI MỘT SIÊU THỊ)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Trong khóa luận đã vận dụng các phương pháp khai phá dữ liệu như phân cụm (clustering methods) và luật kết hợp (association rules) để nghiên cứu bài toán phân khúc khách hàng. Một số thuật toán được dùng là K-means sử dụng Elbow để chọn cụm k và Apriori vốn là các thuật toán nổi tiếng đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Ngoài ra, để kết quả trở nên có ý nghĩa em kết hợp thêm phương pháp thống kê Kruskal Wallis để kiểm định lại kết quả phân cụm. Các kết quả được trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI Mục đích của bài nghiên cứu này là tìm ra các phân khúc thị trường thực sự có ý nghĩa hỗ trợ hoạt động bán hàng cho siêu thị.

Ngày đăng: 11/07/2021, 11:19

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • TÓM TẮT

  • LỜI CAM ĐOAN

  • LỜI CẢM ƠN

  • MỤC LỤC

  • DANH MỤC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ

  • DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

  • CHƯƠNG 1:

  • GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

    • 1.1 Tính cấp thiết của đề tài

    • 1.2 Mục tiêu nghiên cứu

      • 1.2.1 Lý thuyết

      • 1.2.2 Ứng dụng

      • 1.3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

      • 1.4 Phương pháp nghiên cứu

      • 1.5 Kết cấu đề tài

      • CHƯƠNG 2:

      • CƠ SỞ LÝ THUYẾT

        • 2.1 Tổng quan khai phá dữ liệu

          • 2.1.1 Khái niệm

          • 2.1.2 Sự liên ngành của hệ thống khai phá dữ liệu

          • 2.1.3 Các loại dữ liệu sử dụng

          • 2.1.4 Hướng tiếp cận và kỹ thuật chính trong khai phá dữ liệu

          • 2.1.5 Một số ứng dụng khai phá dữ liệu

            • 2.1.5.1 Ứng dụng trong marketing

            • 2.1.5.2 Ứng dụng trong quản trị quan hệ khách hàng

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan