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1、西 安 邮 电 学 院学 年 论 文题 目： 基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究 系 别： 经济与管理学院营销与策划系 专 业： 市场营销 班 级： 营销 0803 学生姓名： 汪全胜 学号： 07083099 导师姓名： 李刚 起止时间： 2010 年 10 月 24 日至 10 年 11 月 7 日基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究2指 导 教 师 评 语学生姓名 汪全胜 指导教师 李刚 职称 博士讲师系别经济与管理学院营销与策划系 专业 市场营销 0803题目 基于数据挖的网络消费者分类属性分类研究指导教师评语基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究3目录摘要 .4Abstr
2、act.41 引言 .62 理论综述 .62.1 数据挖掘（data mining，DM） .62.1.1 从技术角度看待数据挖掘 .72.1.2 从商业角度看数据挖掘技术 .82.2 运用数据挖掘对网络消费者分类的重要影响 .92.3 数据挖掘的指导思想 .93 网络消费者定义及分类 .93.1 网络消费者的定义: .93.2 按网络消费者的性别分类： .93.3 按网络消费者年龄分类： .103.4 按地域分类： .113.5 按网络消费者的学历分类： .123.6 按网络消费者从事职业分类： .133.7 按收入对网络消费者分类 .133.8 按相关群体进行分类 .143.9 按心理因素
3、对网络消费者分类 .143.10 按民族和文化背景分类 .153.11 从网络消费者登陆网站类别不同进行分类 .153.12 从网络消费者上网目的分类 .163.13 按网络消费者价值倾向分类 .164 总结 .17致谢 .18参考文献 .18基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究4摘要网络消费者是新的消费群体，与传统市场消费者有着截然不同的特性，企业要想卓有成效的开拓网络营销活动，获得来自虚拟世界的利益，就必须了解网络消费者的需求及购买特征，对网络消费者进行分类研究。本文从数据挖掘角度入手，主要研究从网络消费者的性别、年龄、地域分布、学历、从事职业、收入、相关群体、心理因素、民族和文化背景
4、、网络消费者登陆网站的类别不同、网络消费者的上网目的和网络消费者的价值倾向这十三个角度对网络消费者进行分类，并分析比较哪种分类方法的纯度相对比较高，尽可能的为企业网络营销活动提供可靠、准确的数据分析和营销依据。关键词： 网络消费者；网络营销；数据挖掘基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究5AbstractNetwork consumers is new consumer groups, and the traditional market consumers have distinct characteristics, enterprise wants to develop effectiv
5、e network marketing activities, obtained from the interests of the virtual world, we must understand the network consumers demand and the purchase characteristic of network consumers classified researches. Based on data mining perspective, the main research from network consumers gender, age, region
6、al distribution, education background, professional, income, related groups, psychological factors, national and cultural background, network consumers to land the website category is different, network consumers Internet purpose and network consumers value tendency the thirteen Angle to classify ne
7、twork consumers were compared, and what kind of classification method of purity is relatively high, as far as possible for the enterprise network marketing activities to provide reliable and accurate data analysis and marketing basis.Key Words：Network consumers；Network marketing；Data mining基于数据挖掘的网络
8、消费者分类属性分类研究61 引言21 世纪是我国网络经济快速发展的时期,网络经济以其不可逆转之势, 极大地促进了我国社会经济的发展,人们思想观念和工作方式、生活习惯等方面的转变。于是，一个新的消费群体-网络消费者也呼之欲出。网络消费者自诞生之后，就以闪电般的速度增长，数目也愈加庞大。运用数据挖掘对网络消费者进行分类研究，从海量数据中挖掘出不同的信息与知识，作为决策支持之用，既有利于网络营销活动的开展，也必能使企业产生竞争优势。2 理论综述2.1 数据挖掘（data mining，DM）数据挖掘技术是 20 世纪 80 年代后期兴起的一门交叉学科。数据库、统计学、最优化技术、人工知识、模式识别、
9、并行计算、机器学习、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等在研究数据挖掘方面都有应用。换句话说，只要存在数据存储的地方，数据挖掘就有存在的土壤。尤其是信息泛滥的今天，从过去的数据中获取有用的知识，就显的更加重要。近年来，数据挖掘技术引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的知识和信息。根据美国 GAO（General Accounting Office）的报告，联邦政府利用数据挖掘技术在提高政府服务水平、分析科学数据、管理人力资源、侦察犯罪和恐怖活动等方面发挥了巨大的作用。尤其是在 911 以后，美国的反恐活动需要从大量的数据中搜寻有用的信息，数据挖掘技术功不可没。除此以外，数据挖掘也被广泛用于商业活动。根据 Thomas G, John J 和 Il-Woon Kim 对财富 500 强基于数据挖掘的网络消费者分类属性分类研究7企业的
