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基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例

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随着"夜经济"日益成为商业活动的消费亮点,众多商家一直致力于通过满足消费者多样化的需求和体验来促使销售额的稳步提升.但是,很多店铺的夜间客流量并不理想,店铺的整体收益难以提高,是商家长期以来所面临的难题.借助多元线性回归和支持向量机对客户行为进行研究,发掘关键影响因素,预判客户消费行为.实证研究表明,分析客户行为可以为企业及时调整营销策略提供支持.
Customer Behavior Analysis Based on Data Mining:A Case Study on Small and Medium Catering Enterprises

王召义

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安徽商贸职业技术学院经济贸易系,安徽 芜湖 241002

多元线性回归 支持向量机 LIBSVM 解释变量

2017年安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目大学生创客实验室建设计划安徽省高校自然科学研究重点项目安徽省教学研究项目:2017年"三平台两基地"应用研究项目:

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2017

10.16104/j.issn.1673-1891.2017.02.006

西昌学院学报(自然科学版)
西昌学院

西昌学院学报(自然科学版)

影响因子：0.307
ISSN：1673-1891
年,卷(期)：2017.31(2)
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