基于数据挖掘的电子环境中的客户行为研究论文

简介：
本论文深入探讨了在电子环境中利用数据挖掘技术分析和预测客户行为的方法与应用，旨在为企业提供精准营销策略。 理解客户事件与行为对于任何组织的成功至关重要，并且现有文献已经展示了对客户的预测模式研究主要集中在产品特性上而忽略了客户自身的特性和需求。为了填补这一空白，本研究旨在设计并实施一个数据挖掘系统于电子商务网站中以更好地理解和预测用户的行为。 该系统利用来自电商网站的顾客信息和历史记录（如点击流）来识别潜在的数据趋势与行为模式，为组织提供有意义且实用的信息资源。采用Python编程语言构建此数据挖掘平台，并结合PHP、HTML及JavaScript技术实现其在电子商务环境中的应用功能。 研究首先简要回顾了电子商务以及数据挖掘领域的背景知识，随后分析并总结先前相关领域内的研究成果及其发现成果与当前工作的关联性。此外，在这一过程中，开发的数据挖掘系统将运用共识聚类技术和基于图形的方法进行客户行为模式的识别和分类，并详细阐述该系统如何处理电商网站上的用户数据库。 最终生成了定量证据以确定数据集中潜在顾客群体的数量及成员构成情况，从而帮助电子商务组织更有效地预测客户需求并优化其服务策略。