系統識別號 | U0002-2006200623492300 |
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DOI | 10.6846/TKU.2006.00626 |
論文名稱(中文) | 資料採礦技術在拍賣網站消費模式之應用 |
論文名稱(英文) | Application of Data Mining Techniques on Network Bidding Behavior |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 統計學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Statistics |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 94 |
學期 | 2 |
出版年 | 95 |
研究生(中文) | 劉羿杏 |
研究生(英文) | Yi-Shin Liu |
學號 | 693460247 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2006-05-26 |
論文頁數 | 59頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳景祥
委員 - 歐士田 委員 - 張春桃 |
關鍵字(中) |
資料採礦 拍賣網站 網路行銷 關聯分析 |
關鍵字(英) |
Data mining Network Bidding Association rule C4.5 |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
隨著網際網路運用的普及,網路行銷在可見的未來即將成為一個與廠商和消費者息息相關的應用領域。各式商業網站成千上萬,但真正能從網路拍賣中獲利的商者仍不及三分之一,可見在網際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。本文以台灣 Yahoo拍賣網消費者購物的交易紀錄為資料來源,利用資料採礦中的關聯分析找出同一群體中的消費者在Yahoo拍賣網中的消費行為模式;及決策樹C4.5演算法進行分析,嘗試探究某一特定品牌的筆記型電腦購買者的消費特徵,以提供網路拍賣者一個有力的行銷支援模式。 |
英文摘要 |
With the popularity of using the internet, internet marketing will become a major link between vendors and consumers in the near future. There are countless different types of auction websites, but in real world, less than one third of sellers can make profits from internet auction. It is thus obvious that before running a business on the internet, careful plans and estimation are necessary. With consumer transaction data collected from Taiwan yahoo auction website, association rules and C4.5 decision-tree algorithm in data-mining techniques are adopted to find out the consumer characteristics among the consumer groups on yahoo auction website. High-price auction categories such as laptops and touch-pad PC are analyzed in our study to provide a powerful marketing support model for internet vendors. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
第一章 研究動機 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 第貳章 文獻探討 4 2.1 網路行銷及網路拍賣之相關研究 4 2.2 資料探勘應用於行銷規則 6 第三章、研究方法 14 3.1 研究範圍與研究限制 14 3.2 研究架構 17 3.3 研究設計 18 3.3.1資料擷取與資料分析前整理 18 3.3.2關聯規則 22 3.3.3 C4.5決策樹法則 25 3.4 研究工具 27 3.4.1 硬體部分 27 3.4.2 軟體部分 27 第四章 研究結果與討論 28 4.1 關聯規則之應用與結果討論 28 4.1.1對宏碁Notebook有興趣者的消費行為模式 29 4.1.2對康柏Notebook有興趣者的消費行為模式 30 4.1.3 對IBM Notebook有興趣者的消費行為模式 31 4.1.4 對Sony Notebook有興趣者的消費行為模式 31 4.1.5對平板電腦有興趣者的消費行為模式 32 4.2 決策樹之應用與結果討論 34 4.2.1對筆記型電腦有興趣者的消費特徵 34 4.2.2對平板電腦有興趣者的消費特徵 43 4.2.3綜合結果 50 第五章 結論與建議 53 5.1結論 53 5.1.1消費行為模式之結論 53 5.1.2消費特徵之結論 54 5.2 建議 55 參考文獻 56 附錄 59 表目錄 表3-1-1 資料來源分配表 15 表3-1-2 資料來源分配表 15 表3-3-1-1 Yahoo拍賣類別對應表 19 表3-3-1-2 五大地區類別對照表 19 表3-3-2-1 交易紀錄表 24 表3-3-2-2 關聯規則表 24 表3-3-2-3 消費紀錄關聯規則分析表 25 表4-1-1宏碁關聯規則摘要表 30 表4-1-2 康柏關聯規則摘要表 30 表4-1-3 IBM關聯規則摘要表 31 表4-1-4 Sony關聯規則摘要表 32 表4-1-5平板電腦關聯規則摘要表 33 表4-2-3-1 分類樹整理表 52 圖目錄 圖1-3 研究流程圖 3 圖2-2-1資料探勘應用示意圖(uniminer 知識中心) 7 圖2-2-2 資料探勘配合企業問題的可能應用 9 圖3-3-1-1資料執行首頁 19 圖3-3-1-2 擷取賣家網址示意圖 20 圖3-3-1-3 擷取對商品有興趣者之網址示意圖 21 圖3-3-1-4 擷取過去購買紀錄示意圖 21 圖3-3-1-5 擷取商品類別示意圖 22 圖3-3-3-1 分類樹說明圖 26 圖4-2-1-1 筆記型電腦分類樹-1 35 圖4-2-1-2 筆記型電腦分類樹-2 36 圖4-2-1-3 筆記型電腦分類樹-3 36 圖4-2-1-4 筆記型電腦分類樹-4 37 圖4-2-1-5 筆記型電腦分類樹-5 38 圖4-2-1-6 筆記型電腦分類樹-6 38 圖4-2-1-7 筆記型電腦分類樹-7 39 圖4-2-1-8 筆記型電腦分類樹-8 39 圖4-2-1-9 筆記型電腦分類樹-9 40 圖4-2-1-10 筆記型電腦分類樹-10 41 圖4-2-1-11 筆記型電腦分類樹-11 42 圖4-2-1-12 筆記型電腦分類樹-12 42 圖4-2-2-1 平板電腦分類樹-1 43 圖4-2-2-2 平板電腦分類樹-2 44 圖4-2-2-3 平板電腦分類樹-3 45 圖4-2-2-4平板電腦分類樹-4 45 圖4-2-2-5平板電腦分類樹-5 46 圖4-2-2-6平板電腦分類樹-6 47 圖4-2-2-7平板電腦分類樹-7 48 圖4-2-2-8平板電腦分類樹-8 49 圖4-2-2-9 平板電腦分類樹-9 50 |
參考文獻 |
【中文參考文獻】 1.文心屏,「網路新世代圖像」,網路通訊,第48期,1995年7月,pp.98-101。 2.林俊毅,「網路行銷的現況與迷思」,0與1Byte科技雜誌,1997年2月, pp.196-201。 3邱昭彰,「資料探勘在商業管理與決策分析之實例應用」,2000年。 4陳署光,「網路行銷的本質」,亞太訓練網編輯部,2001年。 5梁定澎,決策支援系統與企業智慧。2002年9月1日。 6廖漢君,網路行銷策略,2003年10月17日。 7李儀倩,當E-bay遇上了YAHOO-探討網路拍賣,2005。 8游政憲,網路瀏覽行為線上分析機制之研究,國立台北科技大學商業自動化 與管理研究所碩士學問論文,2000。 9王淑卿、吳松融,以決策法則為基礎之顧客區隔策略,朝陽科技大學、資訊管理研究所,2001。 10楊文昇,有效率的挖掘關聯法則之高頻物項集合演算法,逢甲大學資訊工程學系碩士班碩士論文,2001。 11陳垂呈,「應用關聯規則規劃最適性之旅遊行程及行銷策略」,第二屆觀光休閒暨餐旅產業永續經營學術研討會論文集,2003年6月19號。 12許毓容,個人化線上促銷決策支援系統,朝陽科技大學資訊管理研究所碩士 論文,2003。 13蘇建宇、蔡依婷、賴青霞、李弘斌,網際交易介面設計對台灣券商獲利之探討,景文技術學院資訊管理系,2003。 14李啟鑫,資料探勘與統計技術的自由軟體整合介面,淡江大學統系學系應用統計學碩士班,2004。 【英文參考文獻】 1.Agrawal,R.and Srikant,R., "Fast Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases," In Proc. 1994 In’t Conf. VLDB, pp. 487-499,Santiago, Chile, Sep. 1994. 2.Brin,S., Motwani,R., Ullman,J.D., and Tsur,S., "Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data," ACM SIGMOD Conference on Management of Data, pp.255-264, 1997. 3.Han,J. and Kamber,M., "Data Mining: Concepts and Techniques, "Morgan Kaufmann Publishers, 2000. 4.Quinlan,J. R. , C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1993. 【網頁參考文獻】 1.陳署光,「網路行銷的本質」,亞太訓練網編輯部,2001年。 http://www.asia-learning.com/asia/article/ 2.台灣企化墊 掌握網路拍賣的趨勢和變化,2001年。 http://www.nii.org.tw/cnt/ECNews/Article/article_96.htm 3.陳燈能,「淺談資料探勘技術」,經濟部網路商業應用資源中心,第46期,2001年5月。 http://www.moderncom.org.tw/ 4.EC研究報告,顧客關係管理與資料採礦,2002年5月。 http://www.nii.org.tw/CNT/info/Report/20020501_5.htm 5.廣告雜誌146期,吳佳倫 什麼都有、什麼都賣、什麼都不奇怪,2003年7 月。 http://www.books.com.tw/magazine/item/advertise0716_2.htm 6.e天下雜誌-第e類接觸 從資料汪洋中尋找金銀島,2004年。 http://ad.cw.com.tw/ad/IBM/class_bi_ibm_1.html 7.e網打盡,林妙穗,冷靜分辨「需要」與「想要」,2005年。 http://eteacher.edu.tw/case/mainCaseDetailV.asp?V=3&id=5 8.Uniminer 知識中心,資料探勘知識分享、資料探勘應用方案,2005年。 http://www.uniminer.com/products04.htm |
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