中文题目基于大数据环境下的精准营销策略的
研究及应用
英文题目Researchandapplicationofprecision
marketingstrategybasedonbigdata
摘要
现代互联网技术的开发和进步,给大众的学习和生活带来极大的便利。大数据技
术作为其中一项重要的新技术,更是从更高级、更深入的层面提供支持,因此被人称
之为“信息时代的石油”。在营销领域,大数据技术也大有所为,它能够帮助判断消
费者的购买行为,分析其购买习惯,并预测潜在的消费需求,从而帮助企业进行精准
营销,尽可能地增加营销的成功率。
本文的研究重点是大数据环境下的精准营销策略,笔者首先阅读和整理了国内外
研究数据挖掘的四种方法,即对比分类法、关联规则法、回归分析法、聚类分析法,
对无监督学习过程对当前绝大多数企业的适用情况,考虑到普遍性与实用性,本文
详细的介绍了K-means聚类算法。紧接着是探索大数据技术与精准营销的关系,
通过一层一层的基础知识建设,寻找大数据挖掘如何与精准营销产生联系并通过
什么方式达到精准营销以及得出精准营销策略。
本文以银行产品的反馈数据作为精准营销的一个实例,采用python编程以K-
means聚类算法为基础,将银行产品反馈的10万条数据局部选取,经过对损失函数
cost的计算,将数据信息产生的用户画像分为8类,做到客户分层,再结合用户们的
特征,并推出精确的营销策略达到企业的效益提升。
关键词:大数据,数据挖掘,精准营销,K-means聚类算法。
I
Abstract
ThedevelopmentandprogressofmodernInternettechnologyhasbroughtgreat
lot.Itcanhelpdetermineconsumers’buyingbehavior,analyzetheirbuyinghabits,and
predictpotentialconsumerdemand,therebyhelpingcompaniescarryoutprecision
marketingandincreasethesuccessrateofmarketingasmuchaspossible..
Thefocusofthisarticleisonprecisionmarketingstrategiesinabigdata
environment.Theauthorfirstreadsandsortsouttheexistingacademicachievementson
theabove-mentionedaspectsathomeandabroad,thenelaboratesontheestablishmentof
methods,namelycomparativeclassificationmethod,associationrulemethod,regression
analysismethod,andclusteranalysismethod.Theapplicationofunsupervisedlearning
relationshipbetweenbigdatatechnologyandprecisionmarketing.Throughthe
beconnectedwithprecisionmarketingandhowtoachieveprecisionmarketingandarrive
atprecisionmarketingstrategies.
Thisarticleusesthefeedbackdataofbankproductsasanexampleofprecision