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职位月薪：元/月
工作地点：
发布日期：15天前
工作性质：全职
工作经验：不限
最低学历：本科
招聘人数：2人
职位类别：
岗位职责：开通和挖掘上市公司各项数据的收集途径和方式；任职要求：1：学习能力强2：懂数据挖掘者优先
工作地址：
杭州市文一西路荆长大道口同花顺新大楼
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公司规模：人
公司性质：上市公司
公司行业：
公司主页：
公司地址：
西湖区翠柏路7号电子商务产业园2号楼2楼
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房地产市场数据挖掘及分析方法探讨
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3秒自动关闭窗口基于数据挖掘的房地产开发企业既有客户细分研究--《重庆大学》2015年硕士论文
基于数据挖掘的房地产开发企业既有客户细分研究
【摘要】：国家出台了许多宏观调控政策使房地产市场竞争加剧。市场形势的变化使得房地产开发企业的战略不得不逐渐由以产品为中心向以客户为中心转变。客户是企业利润的来源,优质的客户更是企业的核心竞争力。房地产企业想要在激烈的竞争中存活,就需要准确判断客户需求,抓住优质客户,然后通过有针对性的管理、营销和服务等,利用有限的资源为企业创造最大化的利润。因此,对于房地产开发企业来说,对客户关系进行管理是非常必要的。在企业进行客户关系管理时,客户细分是其不可缺少的步骤和重要工具。客户细分可以将客户群进行分类,帮助企业识别不同客户的特征,快速找到具有高价值的客户,从而进行更有效的管理。有研究表明,开发新客户的成本比维持既有客户的成本高很多,既有客户的重复购买、交叉购买以及推荐新客户是企业重要的利润来源。因此,对既有客户进行细分,识别不同客户的差异,对房地产开发企业客户关系管理也具有重要意义。然而,企业积累的客户数据越来越多,传统的基于经验或统计的简单划分无法满足需求。数据挖掘技术的产生正好解决了这一问题。数据挖掘技术能够处理海量的数据,发现其中隐藏的、有价值的知识及模式等。将数据挖掘技术应用于客户细分能够满足对大量数据进行处理的要求,提高客户细分结果的科学性和准确性。因此,本文将基于数据挖掘技术对房地产开发企业既有客户进行细分研究。首先,探讨了相关的理论知识,为后续研究提供理论支撑。相关的理论知识主要包括客户细分的定义、细分指标和细分方法等,以及数据挖掘的定义、步骤、作用和相关的数据挖掘方法等。其次,设计了房地产开发企业客户细分系统模型,明确了细分的指标体系和细分方法。通过对相关文献进行总结归纳,再根据房地产开发企业客户的消费特征,确定从客户价值以及客户忠诚度两个维度描述客户,并构建了客户细分的指标体系。介绍数据挖掘聚类算法中的K-means算法,并选用该方法作为客户细分的方法。在结合指标体系及客户细分方法的基础上设计了客户细分系统模型。最后,实例分析并提出建议。从某房地产开发企业收集客户数据,利用构建的客户细分模型对样本客户进行聚类,对所得结果中各个类别客户的特点进行分析,提出企业的资源投入策略以及客户保持策略。同时,为了使企业能够顺利进行客户细分,并充分利用客户细分结果,从操作层面上对企业提出了几点建议。
【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：F274;F299.233.4【目录】：
摘要3-4Abstract4-81 绪论8-16 1.1 研究的背景和意义8-9
1.1.1 研究背景8-9
1.1.2 研究意义9 1.2 国内外研究现状9-12
1.2.1 客户细分的研究现状9-10
1.2.2 数据挖掘的研究现状10-11
1.2.3 房地产开发企业客户相关内容的研究现状11-12
1.2.4 研究现状评述12 1.3 论文的主要内容与结构安排12-16
1.3.1 本文的研究目的12-13
1.3.2 本文的研究方法13
1.3.3 本文的研究内容和技术路线13-162 相关理论基础16-28 2.1 客户细分理论基础16-20
2.1.1 客户细分的定义16
2.1.2 客户细分的意义16-17
2.1.3 客户细分的指标17-19
2.1.4 客户细分的方法19-20 2.2 数据挖掘理论基础20-26
2.2.1 数据挖掘的定义20-21
2.2.2 数据挖掘的步骤21-22
2.2.3 数据挖掘的功能22-24
2.2.4 数据挖掘方法—用于客户细分24-26 2.3 本章小结26-283 房地产开发企业客户细分模型的构建28-41 3.1 房地产开发企业客户界定28 3.2 构建房地产开发企业客户细分指标体系28-34
3.2.1 指标体系构建原则28-29
3.2.2 指标体系构建的步骤29
3.2.3 客户细分指标的分析思路29-31
3.2.4 结合客户价值与客户忠诚度两个维度构建房地产开发企业客户细分指标体系31-34
3.2.5 小结34 3.3 数据挖掘过程34-40
3.3.1 数据预处理35-38
3.3.2 K-mean算法38-39
3.3.3 小结39-40 3.4 客户细分模型的框架设计40 3.5 本章小结40-414 案例分析41-57 4.1 某房地产开发企业的现状41-42 4.2 数据预处理42-48
4.2.1 数据准备42-43
4.2.2 主成分分析43-48 4.3 基于K-means算法的客户细分48-51 4.4 结果分析51-55 4.5 对企业实施客户细分的建议55-56 4.6 本章小结56-575 总结与展望57-59 5.1 全文总结57-58 5.2 不足与展望58-59致谢59-60参考文献60-64附录64 A．作者在攻读硕士学位期间发表的论文64
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【参考文献】
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