【摘要】：隨著我國汽車市場的不斷成熟和競爭程度的不斷增加,如何增加客戶滿意度、合理有效地配置市場營銷資源已經成為每個汽車企業(yè)需要面對的問題。數據挖掘技術為企業(yè)解決這些管理難題帶來了新的思路和解決方案,通過運用數據挖掘,從大量的實際業(yè)務數據中,可以發(fā)現潛在有用的信息和知識,并將這些知識應用于商業(yè)決策過程中。論文對數據挖掘的相關理論進行了梳理,重點闡述了數據挖掘方法——關聯規(guī)則和對應的經典算法Apriori算法;引入精確營銷的概念,提出數據挖掘是精確營銷的工具,并對數據挖掘在汽車行業(yè)精確營銷中的主要應用和實現過程進行了闡述。采集汽車企業(yè)真實的營銷數據,對企業(yè)營銷過程中的促銷方式、用戶購買因素、地區(qū)以及車型這四個屬性進行挖掘,分別利用數據透視表在線分析任意兩個屬性、運用Apriori算法挖掘四個屬性之間可能存在的關聯。根據數據分析結果和我國汽車市場的區(qū)域化特征,為某企業(yè)的區(qū)域化精確營銷策略提供參考建議。
[Abstract]:With the continuous maturity of the automobile market in our country and the increasing competition degree, how to increase the customer satisfaction and allocate the marketing resources reasonably and effectively has become the problem that every automobile enterprise has to face. Data mining technology brings new ideas and solutions for enterprises to solve these management problems. By using data mining, potential useful information and knowledge can be found from a large number of actual business data. This knowledge is applied to the business decision-making process. In this paper, the related theory of data mining is combed, the association rules and the corresponding classical algorithm Apriori algorithm are expatiated, the concept of accurate marketing is introduced, and the data mining is the tool of accurate marketing. The main application and realization process of data mining in precise marketing of automobile industry are described. Collecting the real marketing data of automobile enterprises, mining the four attributes in the process of marketing, such as promotion mode, user purchase factor, area and vehicle type, and analyzing any two attributes online by using the PivotTable, respectively. The Apriori algorithm is used to mine the possible association between the four attributes. According to the results of data analysis and the regionalization characteristics of automobile market in China, the paper provides some references and suggestions for an enterprise's regionalization and precise marketing strategy.
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F274;F426.471

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