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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:柯清彬
研究生(外文):ching-bin ke
論文名稱:應用資料探勘技術在電腦系統設計服務業顧客價值分析之研究
論文名稱(外文):The Application of Data Mining on Customer Value Analysis for Computer Systems Design Services
指導教授:葉介山葉介山引用關係
指導教授(外文):Jieh-Shan Yeh
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
系所名稱:資訊碩士在職專班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:RFM電腦系統設計服務業資料探勘顧客價值群集分析
外文關鍵詞:Data MiningCluster Analysis.RFMCustomer ValueComputer System Design Services
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依據經濟部統計處工商企業經營概況年度調查結果提要分析,97年第2季專業及技術服務業營業收入為1,442億元,較上年同季增加9.65%,其中資料處理及資訊供應服務業、電腦系統設計服務業、專門設計服務業均有一成以上漲幅,顯示此三個業別仍居產業熱絡的市場狀態,並未受大環境景氣或原物料上漲所影響。
本研究利用RFM(Recency, Frequency, Monetary)分析模型與資料探勘技術及群集分析技術,經由顧客交易資料中萃取出價值顧客資訊,提供電腦系統設計服務業者推行資訊委外合約行銷決策參考。並以中區某家電腦系統設計服務業者為研究對象,其價值顧客探勘流程主要透過RFM分析模型評估顧客價值模式,最近維修時間、維修頻率以及維修費用,再應用Microsoft SQL Server 2005提供之群集分析工具,將價值顧客作分群後,並加以解釋並提出委外合約行銷建議。
According to statistics from Ministry of Economic for general business operation, the revenue for professional and high skilled service is NT$1,442,000,000 in the second quarter of 2008, which has 9.65% growth compared with the same season in the previous year. For Data Processing and Information Providing Services, Computer Systems Design Services, and Specialized Design Services all have more than 10% growth, which indicates these three industries are still booming, and are not affected by the recession or raw material price increase.
This research utilizes RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis model, data mining technology and cluster analysis technology, and acquire the valuable customer information to offer the computer systems design services providers for references on outsourcing marketing. Based on the data collected form one of computer system design services providers in mid-Taiwan, the proposed valuable customer mining procedure is based on RFM analysis model to evaluate the customer values according to the recent maintenance date, the maintenance frequency and the maintenance costs. The procedure also utilizes the cluster analysis tool in Microsoft SQL Server 2005, and categorizes the valuable customers. Finally, this research is concluded by the various remarks and marketing suggestions.
第一章 序論 1
1.1 研究背景及動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究限制及對象 2
1.4 論文架構與流程 2
第二章 文獻探討 4
2.1 電腦系統設計服務業 4
2.2 AHP方法 4
2.3 ANP方法 6
2.3.1 分析網路程序法決策程序 7
2.3.2 分析網路程序法實行步驟 9
2.3.3 AHP和ANP之差異 12
2.4 顧客價值 13
2.5 RFM分析法 13
2.6 資料探勘 DATA MINING 15
2.6.1 資料探勘定義 15
2.6.2 資料探勘功能 18
2.6.3 資料探勘技術 20
2.6.4 群集分析 Cluster Analysis 21
第三章 研究方法 27
3.1 研究架構 27
3.2 研究步驟 28
3.3 運用ANP 法之加權化顧客價值模型 29
3.4 顧客價值計算與屬性分析 32
3.5 資料探勘使用的軟硬體 32
第四章 實作資料探勘與顧客價值分析 33
4.1 專家問卷分析與加權化顧客價值模型 33
4.2 顧客價值計算 35
4.3 實作價值顧客資料探勘 36
4.3.1 前置作業 36
4.3.2 建立分群的模型 38
4.3.3 結果分析 43
第五章 結論與建議 50
5.1 結論 50
5.2 後續研究 50
參考文獻 50
中文部分 50
英文部分 51
附錄 53
中文部分:

[1] 中華民國行政院主計處我國行業標準分類系統表,http://www.zeroacc.url.tw/zero-did.asp,民國 97年12月。
[2] 中華民國經濟部統計處工商企業經營概況年調查結果提要分析http://2k3dmz2.moea.gov.tw/ gnweb/PublicService/wFrmMain.aspx,民國97年12月。
[3] 尹相志著,MICROSOFT SQL Server 2005資料採礦聖經,學貫出版股份有限公司,台北市,民國 95 年6月。
[4] 林陽助著,服務行銷,鼎茂出版社,台北市,民國 92 年5月。
[5] 邱林濠,「分析網路程序法結合資料探勘技術於顧客價值之研究-以航空業為例」,私立銘傳大學管理研究所碩士論文,民國96年6月。
[6] 張云濤、龔玲著,資料探勘原理與技術,五南圖書出版股份有限公司,台北市,民國 96 年10月。
[7] 張魁峯著,Super Decisions軟體操作手冊-以ANP突破AHP的研究限制,鼎茂出版社,台北市,民國 98 年6月。
[8] 曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯著,資料探勘 Data Mining,旗標出版
股份有限公司,台北市,民國 95 年5月。
[9] 鄭涵聖。「應用分析網路程序法評選先進規劃與排程系統之研究」,南台科技大學企業管理研究所碩士論文,民國94年7月。
[10] 鄧振源、曾國雄,層級分析法(AHP)的內涵特性與應用(上)。中國統計學報,
27(6),5-22頁,民國88年6月。



英文部分:

[11]Berry, M. J. A. and Linoff, G. S., Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, And Customer Support. New York: Wiley Computer, 1997.
[12]Dempster, A. P. Laird, N. M. and Rubin, D.B., "Maximum likelihood From Incomplete Data Via The EM Algorithm." Journal of The Royal Statistical Society 39: pp. 1-38, 1977.
[13]Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G. and Smyth, P. "From Data Mining to Knowledge Discovery In Database," AI Magazine, vol. 17, pp. 37-54, 1996.
[14]Han, J. and Kamber, M., Data Mining:Concepts and Techniques, San Francisco, CA, USA:Morgan Kaufmann, 2000.
[15]Hughes, A. M., "Boosting response with RFM," Marketing Tools, Vol. 5, pp. 4-10, 1994.
[16]MacQueen, J. B., "Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations" Proceedings of 5nd Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, vol. 1, Berkeley, Calif.: University of California Press, pp. 281-297, 1967.
[13]Meade, L. M. and Sarkis, J., "Analyzing Organizational Project Alternatives for Agile Manufacturing Processes: an Analytical Network Approach," International Journal of Production Research, 37(2), pp. 241-261, 1999.
[17]Partovi, F. Y., and Corredoira, R.A., Applications: Quality function deployment for the good of soccer. European Journal of Operational Research, vol. 137, pp. 642-656, 2002.
[18]Peacock, P. R., Data Mining in Marketing: Part 1.Matketing Management, 6(4), pp. 8-18,1998.
[19]Satty, T. L., The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, N.Y.: McGraw-Hill, 1980.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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