原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种过程完整的针对消费数据挖掘的客户细分新方法。设计了包含3种类型10个指标的客户细分模型, 并采用因子分析法从中提取细分变量, 再使用基于划分的聚类算法进行客户细分。通过对某大型纸巾生产企业100万销售数据的计算分析, 得出了有效客户类别, 表明了本方法具有更强的客户细分能力和客户行为特征的解释能力。
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文献信息
篇名 基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 客户细分 消费行为 数据挖掘 聚类
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2944-2947
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.10.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张丹 长沙理工大学经济与管理学院 8 87 4.0 8.0
2 徐秦 长沙理工大学经济与管理学院 3 56 1.0 3.0
3 林大瀚 1 56 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
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参考文献  (8)
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2020(16)
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研究主题发展历程
节点文献
客户细分
消费行为
数据挖掘
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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