基于數(shù)據(jù)挖掘的紅塔集團數(shù)據(jù)庫營銷系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)普及的今天，各企業(yè)已從信息時代進入大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)們紛紛致力于尋找有效利用海量數(shù)據(jù)的方法，使之成為企業(yè)競爭的有力工具。紅塔煙草（集團）有限責(zé)任公司在經(jīng)歷了幾年的信息化建設(shè)后已經(jīng)積累了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在，集團將客戶（消費者）數(shù)據(jù)的采集也納入了日常營銷規(guī)劃，因為卷煙作為大眾商品，其消費者地域分布非常廣，對消費者數(shù)據(jù)的直接采集成為了集團的一個難點。同時，集團提出了以大規(guī)模數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為依據(jù)，建立科學(xué)的營銷方案的戰(zhàn)略目標(biāo)。
　　

2、本文針對紅塔集團的營銷戰(zhàn)略提出紅塔集團數(shù)據(jù)庫營銷系統(tǒng)的建設(shè)方案，實現(xiàn)各地客戶數(shù)據(jù)的直接采集，建立企業(yè)與消費者的直接互動平臺，并且實現(xiàn)大規(guī)?？蛻魯?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)建模，為業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果，使集團能夠根據(jù)客戶分析結(jié)果對客戶采取個性化的營銷方式，根據(jù)業(yè)務(wù)分析結(jié)果建立科學(xué)的市場應(yīng)對方案。在系統(tǒng)完成并投入運行后，到目前為止客戶數(shù)據(jù)庫已擁有數(shù)據(jù)完整的客戶基本信息數(shù)據(jù)約27萬條，其中活躍客戶已超過半數(shù)，客戶購買信息數(shù)據(jù)達到億級。<

3、br>　　文章主要研究內(nèi)容如下:
　　1.提出紅塔集團數(shù)據(jù)庫營銷系統(tǒng)的系統(tǒng)目標(biāo)，得出系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)流程:客戶數(shù)據(jù)采集、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合并統(tǒng)一存儲→海量數(shù)據(jù)簡化預(yù)處理→數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)測試→為業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果。根據(jù)業(yè)務(wù)流程提出系統(tǒng)的組成模塊，以及各模塊在業(yè)務(wù)流程中負責(zé)的功能。
　　2.設(shè)計客戶數(shù)據(jù)采集方案。設(shè)計一種防偽碼生成算法，將其噴印在煙盒內(nèi)側(cè)，使客戶可以通過在線客戶平臺注冊個人信息并返回這個防偽碼以兌換積分

4、，系統(tǒng)通過客戶注冊行為獲取客戶基本信息，通過防偽碼解密后的明文所帶的卷煙信息獲取客戶的購買信息。
　　3.海量數(shù)據(jù)簡化處理。設(shè)計數(shù)據(jù)降維和數(shù)據(jù)累加的方法以解決采集到的大規(guī)模數(shù)據(jù)的計算問題。在MapReduce分布式計算模型下，分別設(shè)計降維和累加的并行Map函數(shù)和并行Reduce函數(shù)，以減小數(shù)據(jù)精度和密度的方法對數(shù)據(jù)進行合并，有效減少后期數(shù)據(jù)分析時所涉及到的數(shù)據(jù)量。
　　4.設(shè)計客戶數(shù)據(jù)挖掘方法。利用客戶行為信息設(shè)計客戶分類決

5、策樹，將客戶分為忠誠、流失和浮動客戶;設(shè)計基于k-means算法的客戶聚類分析方法，從浮動客戶中進一步挖掘潛在忠誠客戶;建立促銷活動響應(yīng)模型，利用客戶屬性建立客戶市場值函數(shù)，計算浮動客戶的市場值，設(shè)計模型評價方法，以促銷活動實驗數(shù)據(jù)證明市場值越高的客戶響應(yīng)度越高，越容易發(fā)展成忠誠客戶，因此集團可以對市場值高的客戶投入更多營銷成本。
　　5.設(shè)計業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法。建立基于ARIMA自回歸移動算法的卷煙銷售預(yù)測模型，選擇某重點品牌卷煙

6、作為實驗數(shù)據(jù)，統(tǒng)計該品牌的歷史銷量時間序列，利用銷售預(yù)測模型對近期銷量進行預(yù)測，將預(yù)測值與實際值進行比較，證明模型可以基本預(yù)測近期卷煙的月銷量，并且能夠?qū)頍熶N售的季節(jié)性、周期性和隨機性特點進行有效模擬。
　　6.實現(xiàn)系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)和總體部署方案，實現(xiàn)web服務(wù)器負載均衡和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的擴展。以反向代理服務(wù)器和實際服務(wù)器協(xié)作的方式實現(xiàn)web服務(wù)器負載均衡，利用多次壓力測試得出最優(yōu)的服務(wù)器調(diào)度策略，解決客戶平臺高并發(fā)量帶來的系統(tǒng)負載問