臺灣博碩士論文加值系統

智慧型手機逐漸普及連帶使各種手機遊戲發展快速，虛擬寶物的交易或是應用軟體內購買的交易資料量也快速成長產生巨量資料，本研究期望能探討分析交易資料提供並訂定出更精準的分類模型。
本研究使用某手機平台2017上半年度手機線上遊戲主要實際交易紀錄，經資料探勘分析發現運用RFM(Recency Frequency Monetary)客戶價值分析並運用客戶五等分法建立模型能夠成功分類手機遊戲公司與主要遊戲獲益類別，將模型結果進行決策樹分析，運用專家訪談來針對個別分類的手機遊戲做行銷規劃與建議，本研究模型希望有助於分析手機線上遊戲交易量並規劃出更合適的銷售模式。

Smartphones getting more popular and brings mobile games growing very fast, They bring huge transaction data by virtual properties and In-App purchase. This study would like to analysis the transaction data and make the classification of model precisely.
This study used main transaction data from first half of 2017 on a platform, Use RFM(Recency Frequency Monetary ) model and build a model by customer quintiles could successfully classify mobile game company and the category of mobile game’s company revenue , This model will be test by decision tree, The result will use at expert interviews and hopefully could get some planning and suggestion from marketing experts. This model would be more helpful to analysis mobile game transactions and get suitable business mode from this study.

主目錄 VIII
表目錄 X
圖目錄 XI
第一章、緒論 1
第一節、研究背景與動機 1
第二節、研究目的 2
第三節、研究流程與論文架構 2
第二章、文獻探討 4
第一節、RFM客戶價值分析 4
第二節、客戶價值 5
第三節、應用程式內購買 6
第四節、應用分析 8
第五節、決策樹分析 9
第三章、研究方法 11
第一節、研究方法與研究步驟 11
第二節、研究流程 12
第三節、研究範圍與研究對象 14
第四節、研究施行方式 15
第五節、研究工具 17
第四章、資料分析與結果 18
第一節、資料收集與分析 18
第二節、客戶價值分析與資料處理 21
第三節、資料探勘與模型分析 23
第四節、決策樹分析 29
第五章、研究討論 43
第六章、結論與建議 46
第一節、研究結論 46
第二節、管理意涵 46
第三節、研究限制 48
第四節、未來研究建議 48
參考文獻 49

表目錄
表3-1 手機遊戲主要類別 14
表3-2 本研究之資料來源欄位 15
表3-3 RFM客戶指標定義 16
表4-1 2017年1-6月份交易金額總計 18
表4-2 交易金額前20名統計 19
表4-3 客戶價值RFM分級參數說明 21
表4-4 本研究資料RFM加權分析表 23
表4-5 決策樹分析結果整理 27
表4-6 專家訪談人員背景介紹 32
表4-7 專家訪談內容彙整 33


圖目錄
圖1-1 研究流程 3
圖3-1本研究步驟 11
圖4-1 WEKA軟體主功能操作頁面 24
圖4-2 WEKA資料匯入顯示頁面 25
圖4-3 WEKA分類決策樹操作步驟 26
圖4-4 分類決策樹演算結果頁面 26
圖4-5 決策樹未修剪狀態 29
圖4-6 決策樹修剪後演示 30

中文文獻：
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