基于数据挖掘的移动通信客户消费行为分析

从多维立方体数据模型出发,本文提出了跨多个多维立方体的数据挖掘聚类算子模型,并将基于多维立方体事实物理维度的分类聚类算法,应用于移动通信客户消费行为分析中,提供了消费行为分析的实例和方法。

数据挖掘的关联分析在研究信用卡客户消费行为中的应用

介绍了数据挖掘技术的关联规则,并在信用卡客户消费行为的实际研究中加以运用。发现了基于日期的特约商户之间的和基于信用卡帐号的特约商户之间的关联规则,并提出了相应的营销战略,为国内商业银行开展有针对性的信用卡个性化营销提供了有益的启示。

基于大数据的旅游者共享住宿消费行为特征提取方法

针对主/客体特征数据划分效果不佳且关键特征提取耗时较长的问题,提出基于大数据的旅游者共享住宿消费行为特征提取方法。基于数据清洗、数据采样以及特征预处理结果,设置消费主体关键数据集。选用大数据技术中的数据挖掘技术,设定基于大数据的客体关键特征聚类方法。应用误差平方法,对数据挖掘结果进行评价,并引用蚁群算法,构建共享住宿消费行为特征提取流程,融合提取主/客体关键特征。实验结果表明:此方法的消费行为特征数据划分效果较高且消费行为特征提取耗时较短,可有效分析消费者偏好,为推动旅游者共享住宿经济发展提供新思路。

基于大数据的学生消费行为分析和预警平台设计与实现——以新疆农业职业技术学院为例

大數据分析是目前应用非常广泛的一种数据分析方法,在很多方面都发挥着重要作用。很多高校已经开始应用大数据进行辅助决策和预警,进一步提升了学校综合管理能力,为学校的全面发展和高质量发展助力。在大数据广泛应用的背景下,可从多个维度分析学生一卡通消费数据,并实现预.警,帮助学校做出科学有效的决策,同时对异常消费行为做出科学的引导。

校园“一卡通”消费行为数据分析

以陕西工业职业技术学院校园"一卡通"中教职工交易流水数据为研究对象,通过对提取的数据进行预处理、整理与分析、最终实现数据可视化,以满足后勤餐饮部门的管理要求。提取了118249条交易数据,使用Python、SPSS 24、Excel 2010对数据进行预处理和统计分析。首先,讨论了职工餐厅与学生餐厅中教职工消费数据的综合关系;然后,整体研究了职工餐厅近一年来消费情况;最后,从不同方向进一步研究教职工的就餐规律,为学校优化资源配置和科学决策提供参考依据。

基于校园一卡通大数据的高校学生消费行为分析

为进一步提升高校的智慧管理水平,以某高校校园一卡通消费记录为数据基础,利用大数据和数据挖掘技术对其展开分析研究,挖掘学生消费行为背后的隐藏信息.通过对提取数据进行预处理和特征工程,统计分析学生的消费水平和消费习惯;采用聚类算法圈选出具有不同消费行为的学生群体,深度分析不同群体的消费组成结构和消费行为特征;通过构建学生共现网络,研究学生社交关系并发现学生群体中的孤独者.结果表明,利用聚类算法辅助学校资助部门开展精准助学工作是可行的,构建学生共现网络也为高校心理辅导工作提供一定参考依据.

校园一卡通消费行为数据分析与研究——以南开大学为例

以南开大学校园一卡通交易流水数据为研究对象,通过对原始数据的清洗、整合与统计分析,实现数据可视化,满足学校直观管理的需要。从一卡通原始数据库中提取3 719 570条历史交易数据,数据清洗、分类、一致性检验和统计分析采用Matlab、SPSS和Origin。首先,对南开大学一卡通总体消费状况进行分析;然后,通过对时间离散化处理,对师生在食堂的就餐规律进行分析。深入研究一卡通流水数据,有助于全面掌握师生的行为规律,为学校优化资源配置和科学决策提供数据依据。

数据挖掘在客户消费行为分析中的应用

数据挖掘是在大量的数据中发现其隐藏在背后的有用知识的方法。文章介绍了数据挖掘的定义、数据挖掘的方法及数据挖掘的过程,然后结合电信行业的实例分析客户消费行为,提出一些有用的知识帮助企业进行决策。

对于各省市的城市居民消费行为的面板数据分析

本文选取了中国的31个省市自治区的04年到07年的城镇人均年消费支出（CONS）和城镇人均年收入来对各省市的消费进行面板数据分析，以了解各省市的消费的特点，同时加强对于面板数据的操作的了解．学会运用EVIEWS软件来进行面板数据的分析和操作。

基于校园一卡通的高校贫困生消费行为分析

本文介绍了我校"校园一卡通"系统的基本情况,对系统中贫困生的消费流水数据进行了消费行为分析,并提出了相关的策略建议,从而为高效地开展工作,发挥校园卡基础数据的应用价值提出了依据,这对进一步利用校园卡数据进行数据分析与辅助决策有着一定的指导意义。

中国人境外消费动因及消费行为分析研究

国家旅游局的数据显示，在欧美日等国出境旅游持续萎靡情况下，2012年中国出境旅游超过8000万人次，以高达15％的增长率成为全球跨境旅游的领跑者。

基于用户消费行为的电力数据客户立体画像构建

针对现有技术中用户消费行为数据繁多,电力数据分析能力较差的问题,构建了电力数据客户立体画像系统,实现了对用户消费行为的多信息分析。设计了FCM分类算法模型,实现对电力用户消费行为数据信息立体画像原始数据信息分类,提高了数据分类能力。构建了灰色GM(1,1)模型,实现对用电行为数据信息的分析,从而提高电力数据客户立体画像分析和应用能力。试验表明,研究所提方法分类准确率达95%以上,误差在1%以下,准确度高,研究所提方法方法提高了电力用户消费行为数据信息分析能力。

社会消费行为定量分析初探

一、引言一个社会经济系统中的消费行为可以分为“滞后”、“正常”和“超前”三种情况。但是,这三种消费行为是一些边界不分明的模糊概念,使得对统计数据进行定量分析产生困难。例如,假定认为消费增长率超过国民收入增长率5个百分点属于“消费超前”,那么当仅超过4.99个百分点时就一定不属于“消费超前”吗?另一方面。

汽车消费和空气污染相关性的面板数据分析

汽车尾气对城市空气污染的影响在近几年引起了广泛的关注,同其它学者不同的是,本文从汽车消费行为入手,通过省级面板数据分析,讨论了我国私人轿车消费行为同空气污染的关系。通过对私人轿车需求量和空气污染产生方程的估计,我们发现可支配收入、家庭平均人口、受教育水平以及汽油成本是影响我国私人轿车消费者购车需求的主要因素,这些因素可以解释我国60.6%的轿车需求量,并且我国消费者对排量为1-1.6 L的轿车需求的收入弹性最高,为1.88;对小于1L排量的汽车需求的收入弹性最低,为0.44。轿车保有量和空气污染的回归结果表明,使用人口数量、汽车保有量、制造业产出份额以及收入水平来解释空气污染的PM10、SO2和NO2指标,解释度分别为37.8%、30.7%和50.3%。

浅论大数据时代数据分析对促进消费的影响和应用

互联网技术和移动终端普及,改变着人们的生活与消费方式,由此产生的数据呈井喷式增长,大数据时代已然到来。人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性,通过数据分析制定相应的营销策略为顾客提供个性化购物体验将是促进消费的有力手段。

上海青年女性塑身内衣消费行为的调查研究

对上海青年女性塑身内衣的消费行为进行了调研。从购买经验、购买品类、购买频率、购买渠道、购买意愿和预算支出等几个方面,分析了上海青年女性的塑身内衣购买行为,为塑身内衣行业确定目标市场和产品定位提供参考依据。

大学生群体消费行为与消费观念现状调研

大学生群体是社会中一个具有鲜明特色的群体,他们处于学校与社会接轨的边缘,也是未来社会发展的中坚力量,由于身份的特殊导致大学生群体形成了自身独特的消费行为特点和消费观念。因为正处于青年时期,他们有着自己的个性,而且他们目前没有经济压力,所以在消费行为和消费观念上又与普通成年人有很大不同。本文通过研究大学生群体消费行为现状,透过数据总结了其消费行为与消费观念的特点并提出切实可行的引导大学生树立正确消费观的建议。

依托大数据分析母婴产品消费趋势

5月24日,21世纪经济研究院联合京东对外发布《2016中国母婴产品消费趋势报告》,这是国内首份依托大数据对母婴细分行业消费行为进行分析的生态报告。报告基于京东平台数以亿计的消费者和商品消费数据,从母婴消费发展概况、消费者特征洞察、母婴全球购、单品分析、趣味分析榜及母婴产品消费新趋势等六大方面,全面呈现出一张中国母婴消费地图，

《2019年中国进口营养品消费行为白皮书》发布

4月23日,国家健康品牌计划成员、澳洲营养品牌瑞思,联合中国营养学会启动《2019年中国进口营养品消费行为白皮书》顶目,全方位洞察进口营养品消费特征和行业趋势,还原进口营养品消费群体的国际化消费方式和生活态度。瑞思希望,通过这份国内第一个由中国营养学会主导发布的进口营养品白皮书的大数据分析,给中国家庭营养摄入、营养品消费提供科学指导方案,推动进口营养品市场、营养健康行业标准进一步升级。

基于消费者行为的营销服务体系构建

随着市场经济的快速发展,消费者的消费行为更加多元化,在此情况下,相关企业的市场营销已经不再是单纯的产品推广,而是利用大数据技术对消费者行为进行分析,在此基础上创新传统营销服务体系,并借此影响消费者行为。然而,针对消费行为进行分析是一项较为复杂的工作,主要涉及心理学、行为学、经济学、计算机学、营销学等相关专业学科理论知识,通过数据模型仿真分析等,明确不同因素对消费者行为的具体影响,从而为营销服务体系构建提供科学依据。