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系統識別號 U0002-1307200919105600
中文論文名稱 以資料探勘技術分析拍賣網站數位相機購物消費行為
英文論文名稱 Analysis of Buyer Behavior for Online Digital Camera Auction with Data Mining Techniques
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 統計學系碩士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 陳婷婷
研究生英文姓名 Ting-Ting Chen
學號 696650349
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2009-06-18
論文頁數 114頁
口試委員 指導教授-陳景祥
委員-歐士田
委員-陳怡如
中文關鍵字 資料探勘  拍賣網站  關聯規則  序列樣式  決策樹 
英文關鍵字 data mining  auction website  association rule  sequential pattern  decision tree 
學科別分類 學科別自然科學統計
中文摘要 在網路上從事商業行為之前,審慎的規劃與評估是不可或缺的工作。近年來,網路進行交易的方式受到網路使用者的注意,不僅有許多廠商相繼加入網路行銷的模式,個人也能在網路行銷中找到商機。許多年輕族群利用自己的創意,加入網路行銷拓展出更多客源。因此,如何聚集人潮,吸引顧客前往瀏覽網站並購買商品,就必須透過良好的行銷策略。本研究的資料來源為露天拍賣網消費者的交易紀錄。利用資料探勘中的關聯分析、序列樣式、與決策樹三種方法,嘗試探索不同消費類別的購買族群之異同點,找出顧客選擇購買商品的行為模式,讓有意投入網路行銷者,可以藉此判斷特定商品的需求族群特徵,以擬定適當的網路行銷策略。

英文摘要 In recent years, the way in which network trades receives the attention of the network users. In addition to success stories from manufacturers, freelance sellers also find business opportunities in the marketing of network. Younger generation utilizes one’s own intention, join marketing of network, and expand out more travellers. The solutions to assemble crowd, attract customers to browse through websites and buy the goods, must also pass good marketing tactics. With consumer transaction data collected from Taiwan Ruten auction website, association reuls, sequential pattern and decision-tree algorithm in data-mining techniques are adopted to find out consumer characteristics among different grouops, so that candidate sellers in the network market may take advantages of characteristics among different buyer groups for planning suitable network marketing strategies.


論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機與目的 2
1.3研究流程 3
第二章 文獻探討 4
2.1網路拍賣之相關研究 4
2.2資料探勘之應用 6
2.3關聯分析之應用 8
2.4序列樣式分析之應用 9
2.5決策樹之應用 10
2.5.1 C4.5演算法之應用 12
2.5.2 QUEST演算法之應用 13
第三章 研究方法 15
3.1研究範圍與資料來源 15
3.2研究架構 16
3.3研究設計 17
3.3.1資料擷取與分析前整理 17
3.3.2關聯規則 19
3.3.3 序列樣式 21
3.3.4 決策樹法則 24
第四章 研究結果與討論 26
4.1關聯規則對於潛在消費者之結果討論 26
4.1.1對SONY數位相機有興趣者之消費行為 26
4.1.2對Canon數位相機有興趣者之消費行為 27
4.1.3對Nikon數位相機有興趣者之消費行為 28
4.1.4對Panasonic數位相機有興趣者之消費行為 29
4.1.5對OLYMPUS數位相機有興趣者之消費行為 30
4.1.6對Premier數位相機有興趣者之消費行為 31
4.1.7對Digimaster數位相機有興趣者之消費行為 32
4.1.8對其他品牌數位相機有興趣者之消費行為 33
4.1.9 有興趣者消費行為之整理 34
4.2關聯規則對於已購買消費者之結果討論 37
4.2.1對SONY數位相機購買者之消費行為 37
4.2.2對Nikon數位相機購買者之消費行為 38
4.2.3對Panasonic數位相機購買者之消費行為 39
4.2.4對Premier數位相機購買者消費行為 40
4.2.5對Digimaster數位相機購買者之消費行為 41
4.2.6對其他品牌數位相機購買者消費行為 42
4.2.7 已購買者消費行為之整理 43
4.3關聯規則對於有興趣者與已購買者之比較 45
4.4序列樣式對於潛在消費者之結果討論 48
4.4.1 SONY數位相機有興趣者之消費行為 48
4.4.2對Canon數位相機有興趣者之消費行為 49
4.4.3對Nikon數位相機有興趣者之消費行為 50
4.4.4對Panasonic數位相機有興趣者之消費行為 50
4.4.5對OLYMPUS數位相機有興趣者之消費行為 51
4.4.6對Premier數位相機有興趣者之消費行為 52
4.4.7對Digimaster數位相機有興趣者之消費行為 53
4.4.8對其他品牌數位相機有興趣者之消費行為 55
4.4.9 有興趣者消費行為之整理 56
4.5序列型樣對於已購買消費者之結果討論 59
4.5.1對SONY數位相機購買者之消費行為 59
4.5.2對Nikon數位相機購買者之消費行為 60
4.5.3對Panasonic數位相機購買者之消費行為 62
4.5.4對Premier數位相機購買者消費行為 63
4.5.5對Digimaster數位相機購買者之消費行為 64
4.5.6對其他品牌數位相機購買者消費行為 66
4.5.7 已購買者消費行為之整理 67
4.6序列樣式對於有興趣者與已購買者之比較 70
4.7使用決策樹之結果討論 73
4.7.1使用C4.5演算法對於各品牌顧客之消費特徵 73
4.7.2使用QUEST演算法對於各品牌顧客之消費特徵 90
4.7.3使用C4.5演算法對於三大類品牌顧客消費特徵 99
4.7.4使用QUEST演算法對三大類品牌顧客消費特徵 103
4.7.5消費特徵之整理 107
第五章 結論與建議 110
5.1結論 110
5.1.1顧客消費模式之結論 110
5.1.2顧客消費特徵之結論 110
5.2建議 111
參考文獻 112

表目錄
【表1.1】近一個月拍賣網站購物的調查排名 1
【表3.1】露天拍賣類別對應表 17
【表3.2】交易紀錄表 20
【表3.3】關聯規則表 20
【表3.4】消費紀錄關聯規則分析表 21
【表3.5】交易紀錄表 22
【表3.6】序列樣式表 23
【表3.7】消費紀錄序列樣式分析表 23
【表4.1】SONY關聯規則摘要表 27
【表4.2】Canon關聯規則摘要表 28
【表4.3】Nikon關聯規則摘要表 29
【表4.4】Panasonic關聯規則摘要表 29
【表4.5】OLYMPUS關聯規則摘要表 31
【表4.6】Premier關聯規則摘要表 32
【表4.7】Digimaster關聯規則摘要表 33
【表4.8】其他品牌關聯規則摘要表 34
【表4.9】各品牌關聯規則摘要表 35
【表4.10】SONY關聯規則摘要表 37
【表4.11】Nikon關聯規則摘要表 38
【表4.12】Panasonic關聯規則摘要表 39
【表4.13】Premier關聯規則摘要表 40
【表4.14】Digimaster關聯規則摘要表 41
【表4.15】其他品牌關聯規則摘要表 42
【表4.16】各品牌關聯規則摘要表 43
【表4.17】各品牌關聯規則摘要比較表 46
【表4.18】SONY序列樣式摘要表 48
【表4.19】Canon序列樣式摘要表 49
【表4.20】Nikon序列樣式摘要表 50
【表4.21】Panasonic序列樣式摘要表 51
【表4.22】OLYMPUS序列樣式摘要表 52
【表4.23】Premier序列樣式摘要表 53
【表4.24】Digimaster序列樣式摘要表 54
【表4.25】其他品牌序列樣式摘要表 55
【表4.26】各品牌序列樣式摘要表 57
【表4.27】SONY序列樣式摘要表 60
【表4.28】Nikon序列樣式摘要表 61
【表4.29】Panasonic序列樣式摘要表 63
【表4.30】Premier序列樣式摘要表 64
【表4.31】Digimaster序列樣式摘要表 65
【表4.32】其他品牌序列樣式摘要表 67
【表4.33】各品牌序列樣式摘要表 68
【表4.34】各品牌序列樣式摘要比較表 71
【表4.35】各品牌C4.5演算法摘要表 107
【表4.36】各品牌QUEST演算法摘要表 109


圖目錄
【圖1.1】研究流程圖 3
【圖2.1】台灣線上交易相關活動使用人口 4
【圖2.2】2008年網路使用者人數成長率 5
【圖2.3】決策樹之基本結構圖 11
【圖3.1】關聯規則與序列樣式架構圖 16
【圖3.2】決策樹架構圖 16
【圖3.3】擷取資料 18
【圖3.4】擷取過去購買紀錄 19
【圖3.5】分類樹說明圖 25
【圖4.1】C4.5演算法對各品牌顧客消費特徵之決策樹 89
【圖4.2】QUEST演算法對各品牌顧客消費特徵之決策樹 98
【圖4.3】C4.5演算法對三大類品牌顧客消費特徵之決策樹 102
【圖4.4】QUEST演算法對三大類品牌顧客消費特徵之決策樹 106

參考文獻 參考文獻
【中文文獻】
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【網頁文獻】
[20] 薛怡青(民97年10月15日)。網拍比一比 最常買在Yahoo!奇摩拍賣 最常賣在露天拍賣。雅虎奇摩電子新聞報。民98年1月5日,取自:http://tw.news.yahoo.com/article/url/d/a/081015/35/17ovu.html
[21] 台灣網民對線上支付安全機制的期待(民97年10月15日)。台灣區電機電子工業同業公會電子報。民98年1月5日,取自:http://www.teema.org.tw/epaper/20081015/industrial013.html
[22] Kevin(民98年1月23日)。[ARO觀察]回顧2008:電子商務產業發展趨勢。IX Blog創市際市場研究顧問。民98年1月5日,取自:http://blog.insightxplorer.com
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