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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 湯明哲 | |
dc.contributor.author | Joey Tseng | en |
dc.contributor.author | 曾楚為 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-17T03:21:25Z | - |
dc.date.available | 2021-06-29 | |
dc.date.copyright | 2018-06-29 | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-06-22 | |
dc.identifier.citation | 中文部分
1. 周湘蘭(2001)。類神經網路在多重產品需求預測上之應用。元智大學工業工程與管理研究所碩士論文 2. 張斐章、張麗秓(2005)。類神經網路。東華書局。 3. 葉怡成(2004)。類神經網路 - 模式應用與實作。儒林圖書公司。 英文部分 1. Agrawal, R., Ghosh, S., Imielinski, T., Iyer, B., and Swami, A. (1992). An Interval Classifier for Database Mining Applications. Proceedings of the 18th International Conference on Very Large Databases. (pp. 560-573). Vancouver, BC. 2. Bart, L., & Dirk, V. D. P. (2005). Predicting customer retention and profitability by using random forests and regression forests techniques. Expert Systems with Application, 29(1), 472-484. 3. Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., and Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees. Belmont, CA: Wadsworth International. 4. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32. 5. Bylander, T. (2002). Estimating generalization error on two-class datasets using out-of-bag estimates. Machine Learning, 48(1-3), 287-297 6. Chen, Y.-L., Hsu, C.-L., and Chou, S.-C. (2003). Constructing a multi-valued and multi-labeled decision tree, Expert Systems with Applications, 25(2), 199-209. 7. Gehrke, J., Ramakrishnan, R., and Ganti V. (1998). Rainforest: A framework for fast decision tree construction of large datasets. Proceedings of the 24th International Conference on Very Large Databases. New York. 8. G. Adomavicius and A. Tuzhilin. Using data mining methods to build customer profiles. IEEE Computer, 34(2):74–82, 2001. 9. LeVee, G.S., 1993. The key to understanding the forecasting process. Journal of Business Forecasting 11 (4), 12-16. 10. Pardo, M., & Sberveglieri, M. (2008). Random forests and nearest shrunken centroids for the classification of sensor array data. Sensors and Actuators B: Chemical, 131(1), 93-99. 11. Peterson, R.T., Forecasting practices in the retail industry. Journal of Business Forecasting, 12, 11-14, (1993). 12. T. Brijs, G. Swinnen, K. Vanhoof, and G. Wets. Using association rules for product assortment decisions: A case study. In Knowledge Discovery and Data Mining, pages 254–260, 1999. 13. Wang, H., & Zaniolo, C. (2000). CMP: a fast decision tree classifier using multivariate predictions. Proceedings of the 16th International Conference on Data Engineering (pp. 449-460). | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/69622 | - |
dc.description.abstract | 在全通路零售模式下,消費者購物的所有行為皆能進行分析,進而預測消費者購物偏好及消費習慣,助於了解消費者行為特徵,管理顧客關係,改善消費者體驗。
本研究透過資料探勘與機器學習方法,將某連鎖超市2009年至2010年之會員資料及包含買米的交易紀錄資料建模成顧客購買行為預測模型。 建立預測模型分為三階段:第一階段透過隨機森林演算法預測下次顧客購買日期與下次消費購買金額區間;第二階段透過多種機器學習演算法(如類神經網路、隨機森林、SVM 等) 預測下次顧客消費品;第三階段透過決策樹進行消費者群集預測,因消費者購買行為會隨時改變,故顧客每次光顧都應重新判斷所屬群集,以正確掌握顧客即時購買行為,研究結果顯示此模型能有效預測顧客購買行為。 本研究分析,若連鎖零售業導入顧客行為預測系統,將可得到提升顧客關係管理、降低成本及提升生產力等競爭優勢。 | zh_TW |
dc.description.abstract | This paper describes a prototype that predicts the shopping lists for customer in retail chain. This paper used Decision tree, Random forest and other methods to analyze historical purchase data of the chain supermarket in Taiwan to develop a model to predict the customer’s future purchases patterns, to predict the next time customers will come, how much they will spend, what categories they will buy.
For retailers, the result is not only can decrease costs and increase revenues by smart prediction, but also enhance customer experience and loyalty by giving them the tools to individually interact with customers and anticipate their needs. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T03:21:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-R04724002-1.pdf: 5703359 bytes, checksum: b95a2b379f16e2a108aeb1deca0f293f (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
dc.description.tableofcontents | 致謝 ii
中文摘要 iii 英文摘要 iv 目錄 v 圖目錄 vii 表目錄 viii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究問題與目的 3 第三節 研究假說 4 第四節 研究架構與流程 5 第二章 文獻探討 7 第一節 RFM模型 7 第二節 資料探勘 8 第三節 零售轉型 11 第三章 實證分析 13 第一節 資料分析流程 14 第二節 變數計算與新增 15 第三節 敘述分析 18 第四節 顧客分群與購物籃分析 20 第五節 預測顧客行為 27 第四章 結論 34 第一節 研究結論 34 第二節 管理應用 35 第三節 研究限制 42 參考文獻 43 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 利用資料探勘技術預測顧客購買行為-以連鎖零售業為例 | zh_TW |
dc.title | Applying data mining to predict customer performance - An Illustration for The Retail Chain | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 106-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 趙雨潔,吳政衛 | |
dc.subject.keyword | 資料探勘,機器學習,零售, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Data Mining,Machine learning,Retail, | en |
dc.relation.page | 45 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201801056 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2018-06-22 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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