给大家推荐6篇关于RFM的计算机专业论文

今天分享的是关于RFM的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到RFM等主题,本文能够帮助到你

面向数据中台的业务数据挖掘研究及应用

这是一篇关于数据中台,数据模型,数据挖掘,RFM,K-Means的论文, 主要内容为自2015年阿里提出中台战略以来,“中台”概念便成为互联网讨论的热点;现在中台战略常被简单地概括为“大中台、小前台”,其主要含义将企业的核心业务能沉淀和聚集到业务中心组成的中台层,前台应用以中台为支撑,向轻量化、敏捷化转变。今天企业的IT生态可以自然地分为应用和数据两大部分,前者指的是各类业务应用系统,后者指的是数据仓库、数据湖等中心化的数据平台。由于这两类系统的设计思想和实现技术有着很大的差别,所以中台架构顺势分成了业务中台和数据中台两部分。数据中台的定位是中心化的企业数据处理平台,企业所有的数据需要输送至数据中台,由数据中台统一进行收集、清洗和转换并集中存储,然后经过数据仓库体系的层层治理将数据按业务主体重新组织,为前台业务提供数据集,主要模块包括采集、数仓存储、数据管理与数据服务。伴随着市场的快速发展,需要企业能够根据市场的变化快速做出响应。特别是当前的电商行业,业务需求的数据变得多样,业务需求迭代更新速度加快等问题,促使企业越来越重视实时数据分析,同时对数据分析也提出了更高的需求,在数据挖掘及机器学习等诸多领域都有迫切的需求。通过实时数据处理可以将业务情况实时地反馈给业务用户,极大的缩短了业务用户的等待时间,数据挖掘不仅能挖掘数据中的商业价值同时对业务决策的支撑作用也至关重要,传统的数据仓库系统都是基于关系型数据的离线处理,主要服务于结构化数据的处理和计算。所以现在迫切需要一种能够在当前数据中台架构上满足实时计算和数据挖掘的需求。针对上述问题,本文根据当前数据中台主要架构,设计了一种多模式数据处理模块,丰富了数据中台架构,使得对数据计算、数据挖掘提供更好的支撑;结合所建数据中台通过使用多模式数据处理模块数据计算和数据挖掘功能对客户价值细分进行了研究。主要工作分为三部分:第一、分析了数据中台总体数据流程,针对数据流程并结合当前前台业务的特点提出了多模式数据处理模块,首先确定了多模式数据处理模块的基本需求并根据需求进行了功能设计。该模块是基于数据中台数据存储区域设计,通过使用数据存储区域的数据进行快速的数据开发和挖掘工作,以便向前台提供类型更丰富的数据。第二、结合某电商业务构建了一种具有多模式数据处理的数据中台架构,并基于该架构进行了数据中台各模块建设。主要包括多格式自动化数据采集、数据模型与计算、多模式数据处理模块、数据管理以及数据服务等。第三、针对当前电商系统中客户细分的需求,基于所建数据中台进行了客户价值挖掘研究。在细分方法中首先针对CRM中常用的RFM模型的单向性和静态性问题提出一种具有多向且动态的VRFMS模型,以识别和区分线上消费者的不同消费习惯和偏好,在方法上使用了层次分析法和K-Means算法进行数据挖掘研究,以提高挖掘结果的准确性,在实现上主要使用多模式数据处理模块进行相关数据计算和数据挖掘工作。通过客户细分的挖掘研究进一步证实了多模式数据处理中台架构的可行性。

L公司精准营销策略研究

这是一篇关于精准营销,RFM,聚类分析,数据挖掘,O2O电子商务的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术和020电子商务的持续演进,背后累计的数据量正以几何级数迅速增长。大数据时代的到来,正在悄悄改变着许多行业和人们的生活。数据已经变成了一种极其重要的资源,透过对海量数据和多维数据的分析和挖掘,为精准营销提供了可能性。由于市场经济的不断发展和体制的不断完善伴随着创业热潮,涌现出许多中小型创新企业。与大型企业相比,中小型企业资金不充裕,技术沉淀比较薄弱,资源较为匮乏,采用以往的营销方式成本较大,而且见效不明显,很难达到企业的要求。在激烈的市场竞争中,另辟蹊径对于中小型企业来说不失是一条可行的道路。本文的研究就是基于以上背景展开的。L公司是南京一家互联网洗车服务公司,受到“互联网+”和万众创业的影响,由传统的软件外包服务行业向互联网电商转变,自公司成立以来,管理层一直努力以产品独特性和服务质量来吸引客户,随着近年来互联网市场越来越成熟,随之而来的竞争也趋于白热化,沿用传统的营销策略来提升用户忠诚度和用户价值,效果都不理想。公司当前迫切需要引用更科学的方法,对用户进行重新细分,制定出大数据环境下更加精准的营销策略。本文以L公司为案例分析对象,首先阐述了论文研究的背景及意义,并对国内外研究现状进行了分析,其次对精准营销和数据挖掘的基础理论进行了梳理,并对精准营销中数据挖掘的应用做了初步讨论,紧接着分析了 L公司电商平台存在的问题和不足以及所面临的困难,而后依据用户洗车订单,通过用户购买时间间隔,用户购买频次,用户购买的金额(RFM模型)进行分析,并利用聚类算法根据RFM分析结果对用户进行分类,从结果中发现有价值的用户及其潜在的需求,从而制订L公司精准营销策略的实施方法,为用户提供更优质的服务,使产品和服务更具市场竞争力,为企业在竞争中降低营销成本,增强和保持优势指明了方向。

面向农业4.0的农产品仓储管理系统的设计与实现

这是一篇关于农业4.0,仓储管理系统,消费者分类,RFM,SVM的论文, 主要内容为随着乡村振兴的展开,农业4.0的概念再次进入公众视野农业4.0充分利用物联网、大数据、云计算、移动互联网、空间信息技术和人工智能等新一代信息技术,完成土地、劳动力、资本、技术、市场、信息等各种农业要素的改造和优化。本文以农业4.0概念为基础,结合企业的实际情况,开发了一套农产品仓储管理系统。解决因农产品的易腐烂等特点,合理估计农产品的市场需求,降低变质的风险,降低库存管理和其他运营成本。同时对消费者消费能力的分级,对农产品行业品种需求量的科学把握,通过互联网、物联网等技术设计并实现了面向农业4.0的农产品仓储管理系统。首先,为能够清晰辨识农业消费者的消费能力,进行消费者分类,以及为了更加合理地提取消费者特征,提出了一种改进RFM(Recency,Frequency,Monetary)模型的方法,再使用K-means++算法进行聚类分析后,将消费者对企业的价值进行分级,将消费者分为重要保持型、发展型、待发展型三类,实现消费者消费程度的分级。其次,针对消费市场的分析,提出了改进SVM(Support Vector Machine,支持向量机)模型的方法,确定农产品需求预测的影响因素后,再使用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)迭代计算出SVM模型的参数和核函数的最佳选择,实现农产品未来需求预测。本文主要的工作如下:(1)提出了改进RFM模型本文提出了一种基于改进的RFM模型,提取更合理的消费者特征,以识别目标群体相对固定、相对单一品种进行消费和重复性购买的特征。首先,使用正反向标准化方法对特征进行处理,然后应用熵值法计算五个特征中每个指标的权重,最后应用K-means++聚类算法对改进的RFM模型进行聚类。(2)提出了适应性改进SVM模型鉴于SVM模型对多变量和少样本预测的适用性和准确性的优势,以及本文讨论的农业需求预测是基于少样本、多变量和短期预测的特点选取SVM模型作为本文需求预测的基础算法并进行影响因素设计;接着根据SVM模型在使用中关于参数和核函数选择上存在较大差异性问题,利用PSO算法对SVM模型进行迭代优化,计算出最适应本文适用环境的SVM模型中的参数值和函数值。最终,改进的RFM模型成功解决了消费者对单一农产品依赖过强现象的行为刻画,得出更为精准的分类模型;改进的PSO-SVM模型成功降低了SVM模型对农产品需求预测的平均误差率,预测精准度提升了7.12%。本文设计的系统功能基本完善、界面十分简洁、操作性良好,能够满足企业对农产品仓储管理的基本需求,同时系统涉及智能互联、物联网、大数据应用,很好地契合农业4.0的理论,对于农业4.0的发展起到一定的推广价值。

连锁超市管理信息可视化平台开发与实现

这是一篇关于商业智能,连锁超市,高价值用户,RFM,K-Means,可视化的论文, 主要内容为连锁超市已经成为现代生活不可分割的组成部分,超市为我们带来的便利的购物体验。于此带来方便的同时,超市每天的人流量大,客户购入数据组成复杂,库存、进货、销售每一环节层层紧扣。连锁超市的管理是一个复杂且庞大的体系。我们需要将超市的数据进行整理、管理、并用简单易懂的可视化手段将数据呈现出来。利用商业智能(BI)化的系统通过对进行抽取、转换、处理、呈现,将数据进行分析处理,呈现为可视化的图形界面。本文构建了一个超市管理信息的可视化平台,实现了对连锁超市重点数据的可视化实现。系统采用B/S架构,使用JAVA+MYSQL+WEB技术手段对系统进行开发。第一个部分是:连锁超市仪表板的可视化界面,将所有重点数据都在同一个界面上呈现出来,还可以通过点击对数据进行下钻。并且做了动态页表可以在页面上动态的显示出数据变化,是一个可交互式的管理信息仪表板。还使用了RFM模型与K-means算法对系统中会员部分数据进行分析处理,为用户打上标签以后用聚类分析,分析用户群像特征,分析用户购买行为。第二个部分是:连锁超市经营数据表的查看以及可视化数据展示,将重点放在单个表的数据的选择查看。通过对表单的筛选以及数据时间段的选择,表单将呈现在页面上,同时呈现可视化图形并且可以选择想要生成的可视化图形样式。在此还提供页面的保存为图片和下载成PDF以及excel的功能。