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系統識別號 U0002-1906201217423000
中文論文名稱 資料採礦於臉書商業模式探勘之研究
英文論文名稱 The Study of Data Mining Approach Investigates on The Business Model of Facebook
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 管理科學學系碩士班
系所名稱(英) Master’s Program, Department of Management Sciences
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 吳國樑
研究生英文姓名 Guo-Liang Wu
學號 699620869
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-05-24
論文頁數 103頁
口試委員 指導教授-廖述賢
指導教授-吳啟絹
委員-劉基全
委員-林長青
中文關鍵字 臉書  關聯法則  關係行銷  社群行銷  資料採礦  服務機制 
英文關鍵字 Facebook  Association Rule  Relationship Marketing  Social Media Marketing  Data Mining 
學科別分類
中文摘要 本研究以臉書社群為研究根本,探討臉書使用者的社群行為,並進一步探討臉書使用者及其脈絡關係人(朋友、同學、同事…等)的關係傳遞、購買行為。因此,關係推薦、關係行銷、社群行銷等應用商務模式就有可能成立。
本研究在探討臉書社群的使用行為時,將以使用者為中心,利用SPSS Modeler軟體,以K-means集群分析法將臉書社群使用者分為兩類:貢獻者與潛伏者。並以關聯法則方式探索,推估各群使用者對各個工具的使用態度;臉書的使用動機與目的,以判定對各群使用者而言,各類型工具的使用價值與資訊分享的程度,以便推論各個臉書社群工具是否具有潛在商業行為之可行性。此外,本研究將探討臉書社群使用者於網上通路層面的的購物資訊參考來源,是否與臉書社群工具的使用有所關連而產生購買行為。
最後,本研究將整理臉書社群使用者的使用態度、社群分享與資訊取向,針對臉書公司社群服務機制之建議,依序提出臉書使用者輪廓區隔建立服務機制階段;臉書使用者消費輪廓區隔建立服務機制階段;臉書使用者消費行為推薦機制階段等三階段臉書社群網路平台服務機制,並針對意圖進行臉書社群行銷之廠商,規劃操作取向之提案。

英文摘要 This study is base on facebook community to discuss the behavior of all the users from facebook , and explore the word of mouth delivery and purchasing behavior of all the facebook users and their person-in-relation(friends,classmates,colleagues,..etc.) further.
Therefore, it is possible to set up the application to business model about the relationship recommemdation, relationship marketing, community marketing.
This study is base on the facebook users to discuss the behavior of facebook community. This study use the K-means cluster analysis of SPSS Modeler software to divide into two clusters of all the users : contributor and Lurker, inferring the attitude of each cluster on the use of all tools , motivation and purpose of the use of facebook and by the means of the apriori , in order to determine the used value of the various of tools and the degree of information share for each cluster, inferring whether the type of tools is praticability or not for the potential commercial behavior . In addition , this study will explore the purchase of information reference source in the shopping online of the facebook users, whether the use of the facebook tools is connected to the purchasing behavior.
Finally, this study will make up the attitude of the use of the facebook community users , community sharing and information orientation, and according to the service schemes of facebook , this study propose the established of segmentation service schemes stage of the outline of the facebook users ; the established of segmentation service schemes stage of the comsumer outline of the facebook users ; the established of segmentation service schemes stage of the consumer behavior outline of the facebook users of the facebook social network platform service schemes in order ,then propose the planning and operating orientation of the proposal to the enterprise.
論文目次 目錄
致謝I
中文摘要II
英文摘要III
目錄IV
表目錄VII
圖目錄IX
第一章緒論
1.1研究背景與動機1
1.2研究問題與目的 9
1.3研究方法與流程9
第二章文獻探討
2.1 社群媒體11
2.1.1社群媒體行銷13
2.1.2小結17
2.2關係行銷18
2.2.1小結21
2.3臉書模式21
2.3.1臉書互動模式22
2.3.2臉書行銷模式22
2.3.3小結25
2.4資料採礦25
2.4.1資料採礦之定義25
2.4.2資料採礦之功能27
2.4.3資料採礦之流程29
2.5小結30
第三章研究方法
3.1研究設計32
3.2系統架構與資料庫設計33
3.2.1系統架構與流程33
3.2.2關聯性資料庫35
3.3問卷設計與發放40
3.3.1問卷設計40
3.3.2抽樣方法41
3.3.3問卷發放42
3.3.4信度與效度分析42
3.4關聯法則集群分析43
3.4.1關聯法則43
3.4.2 Apriori演算法45
3.4.3集群分析47
3.5資料分析軟體SPSS Modele47
第四章資料分析
4.1樣本結構描述51
4.2集群分析資料54
4.3臉書社群工具使用態度探勘59
4.3.1分享成員類別和分享工具60
4.3.2資料類別和資訊態度69
4.3.3分享資訊目的-以粉絲專頁和社團為例71
4.3.4購買與資訊參考行為73
4.3.5購買與粉絲專頁品牌參考行為74
第五章結論與建議
5.1管理意涵76
5.1.1各族群成員對臉書工具的使用態度76
5.1.2臉書社群的行銷模式77
5.1.3臉書社群的行銷組合模式81
5.1.4臉書社群的服務機制83
5.2結論87
5.3研究限制88
5.4後續研究建議89
參考文獻
一、中文資料90
二、英文資料92
三、網路資料97
附錄一、正式問卷98
表目錄
表1-1:全球一千大網站前十名2
表1-2:粉絲專頁相關研究8
表2-1:虛擬社群成員分類與行為12
表2-2:社群媒體行銷相關研究16
表2-3:關係行銷相關研究19
表2-4:臉書行銷模式運用之領域24
表2-5:資料探勘之定義26
表2-6:資料採礦(Data Mining)之定義26
表2-7:資料採礦之功能29
表2-8:各學者對資料流程的定義30
表3-1:介紹本研究中E-R圖中所使用到的符號35
表3 2:資料探勘軟體使用頻率調查48
表3 3:資料探勘之節點六大分類49
表4-1:基本資料統計表:一般基本資料51
表4-2:基本資料統計表:上網行為基本資料53
表4-3:本研究分群之定義56
表4-4:K-means分群變數57
表4-5:貢獻者分享成員類別和分享工具(食-集群一)60
表4-6:潛伏者分享成員類別和分享工具(食-集群二)61
表4-7:貢獻者分享成員類別和分享工具(衣-集群一)62
表4-8:潛伏者分享成員類別和分享工具(衣-集群二)63
表4-9:貢獻者分享成員類別和分享工具(住-集群一)64
表4-10:潛伏者分享成員類別和分享工具(住-集群二)64
表4-11:貢獻者分享成員類別和分享工具(行-集群一)65
表4-12:潛伏者分享成員類別和分享工具(行-集群二)66
表4-13:貢獻者分享成員類別和分享工具(育-集群一)67
表4-14:潛伏者分享成員類別和分享工具(育-集群二)67
表4-15:貢獻者分享成員類別和分享工具(樂-集群一)68
表4-16:潛伏者分享成員類別和分享工具(樂-集群二)69
表4-17:貢獻者資訊類別和資訊態度(集群一)70
表4-18:潛伏者資訊類別和資訊態度(集群二)70
表4-19:貢獻者分享資訊目的-粉絲專頁/社團(集群一)71
表4-20:潛伏者分享資訊目的-粉絲專頁/社團(集群二)72
表4-21:貢獻者購買與資訊參考行為(集群一)73
表4-22:潛伏者購買與資訊參考行為(集群二)74
表4-23:貢獻者購買與資訊參考行為-粉絲專頁品牌為例(集群一)74
表4-24:潛伏者購買與資訊參考行為-粉絲專頁品牌為例(集群二)75
表5-1:廠商進入臉書社群工具之策略提案整理77
表5-2:關聯組合79
圖目錄
圖1-1:上網人口數1
圖1-2:網友網路使用時間趨勢3
圖1-3:社群網站到達率4
圖1-4:社群網站回訪率5
圖1-5:臉書與各國人口之比較5
圖1-6:研究流程圖10
圖3-1:研究設計圖32
圖3-2:本研究之系統架構圖34
圖3-3:概念性資料庫設計E-R圖36
圖3-4:邏輯性資料庫E-R圖38
圖3 5:實體資料庫關聯圖39
圖3-6:問卷架構圖41
圖3 7:Apriori演算法之架構圖45
圖3-8:Apriori演算法產生之後選項目集合與高頻項目集合46
圖3-9:資料採礦操作流程圖50
圖4-1:資料節點串流圖54
圖4-2:K-means集群分佈圖55
圖4 3:資料探勘模型60
圖4 4蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(食-集群一)61
圖4 5蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(食-集群二)61
圖4 6蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(衣-集群一)62
圖4 7蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(衣-集群二)63
圖4 8蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(住-集群一)64
圖4 9蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(住-集群二)65
圖4 10蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(行-集群一)65
圖4 11蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(行-集群二)66
圖4 12蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(育-集群一)67
圖4 13蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(育-集群二)68
圖4 14蛛網圖:貢獻者分享成員類別和分享工具(樂-集群一)68
圖4 15蛛網圖:潛伏者分享成員類別和分享工具(樂-集群二)69
圖4 16蛛網圖:貢獻者資訊類別和資訊態度(集群一)70
圖4 17蛛網圖:潛伏者資訊類別和資訊態度(集群二)71
圖4 18蛛網圖:貢獻者分享資訊目的-粉絲專頁/社團(集群一)72
圖4 19蛛網圖:潛伏者分享資訊目的-粉絲專頁/社團(集群二)72
圖4 20蛛網圖:貢獻者購買與資訊參考行為(集群一)73
圖4 21蛛網圖:潛伏者購買與資訊參考行為(集群二)74
圖4 22蛛網圖:貢獻者購買與資訊參考行為-粉絲專頁品牌為例(集群一)75
圖4 23蛛網圖:潛伏者購買與資訊參考行為-粉絲專頁品牌為例(集群二)75
圖5-1行銷地圖:資訊來源與購買品項-臉書網上通路78
圖5-2行銷地圖:臉書社群行銷組合79
圖5-3:進入臉書社群行銷的操作模式82
圖5-4:臉書服務機制之行銷流程圖86
參考文獻 參考文獻
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