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