精准化营销在D公司的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究思路和主要内容 | 第10页 |
| 1.3 研究方法 | 第10-12页 |
| 第2章 相关研究理论综述 | 第12-24页 |
| 2.1 精准营销的理论界定 | 第12-13页 |
| 2.2 分类预测模型介绍和分析方法 | 第13-16页 |
| 2.3 推荐系统的理论 | 第16-21页 |
| 2.4 国内外精准营销的案例 | 第21-24页 |
| 第3章 D公司营销管理现状分析 | 第24-29页 |
| 3.1 公司简介 | 第24页 |
| 3.2 D公司SWOT分析 | 第24-25页 |
| 3.3 D公司近几年用户变化趋势 | 第25-26页 |
| 3.4 D公司的网络营销现状 | 第26-27页 |
| 3.5 D公司营销管理中存在的问题分析 | 第27-29页 |
| 第4章 D公司精准化营销的系统设计 | 第29-38页 |
| 4.1 D公司精准化营销的管理框架 | 第29-32页 |
| 4.1.1 总体框架 | 第29-30页 |
| 4.1.2 系统架构 | 第30-32页 |
| 4.2 D公司的机器学习改进步骤 | 第32-34页 |
| 4.3 基于精准化技术的D公司评估方案 | 第34-36页 |
| 4.4 基于精准化技术的D公司营销实施计划 | 第36-38页 |
| 第5章 D公司精准化营销案例分析 | 第38-52页 |
| 5.1 案例背景 | 第38页 |
| 5.2 数据的分类说明 | 第38-39页 |
| 5.3 数据理解 | 第39-41页 |
| 5.3.1 案例数据来源介绍 | 第39-40页 |
| 5.3.2 ⅡS W3C日志格式介绍 | 第40-41页 |
| 5.4 数据准备 | 第41-44页 |
| 5.4.1 数据清洗的内容 | 第41页 |
| 5.4.2 案例数据清洗后的原表介绍 | 第41-44页 |
| 5.5 建立模型与模型发布 | 第44-52页 |
| 5.5.1 模型分析 | 第44-45页 |
| 5.5.2 用户及产品的归类方法(聚类) | 第45-46页 |
| 5.5.3 分类预测 | 第46-50页 |
| 5.5.4 使用ALS算法对用户进行相关推荐 | 第50-51页 |
| 5.5.5 总结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-59页 |
| 卷内备考表 | 第59页 |
