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    資料探勘應用之研究:零售業的RFM分析架構
    (2019) 郭瀚揚; Kuo, Han-Yang
    在資料庫行銷領域中,RFM模型一直是一個很重要的角色,他能提供一個簡單的框架去量化顧客。隨著時代的演進,RFM模型結合資料採礦能使企業對於顧客的分析更透徹,不論是用於對顧客進行分群或是分析顧客價值。本研究使用公開平台的交易資料進行分析,以真實零售商之交易資料分析該企業的顧客,嘗試以RFM模型結合資料採礦的方法,對客戶進行分群,最後建立預測模型並驗證其預測力,同時本研究也著重在資料前處理的描寫。本研究以二階段集群分析結合RFM指標將顧客分成四群,並且將分群後的結果作為目標變數,以決策樹分析與判別分析建立預測模型,最後發現判別分析之預測率較好,但決策樹擁有較易解釋的規則。

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