02. NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH HÀNH VI NGƯỜI DÙNG TRÊN WEBSITE BÁN TRÁI CÂY, PHÁT TRIỂN GIẢI PHÁP HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH THÔNG MINH
Thanh bên bài viết
-
Kinh tế Economy
Giới thiệu
“Dữ liệu là dầu mới” - hàm ý nói về sự dồi dào của cả hai nguồn tài nguyên: Dầu và dữ liệu, tuy nhiên nếu cả hai ở trạng thái “thô” đều sẽ không có giá trị, do vậy việc thu thập dữ liệu chính xác, đầy đủ và phân tích chúng sẽ tạo nên giá trị cốt lõi của dữ liệu. Đồng thời giúp tổ chức phân loại, làm rõ các nhu cầu khách hàng, từ đó xây dựng được nhiều bước đột phá mới trong kinh doanh. Để tối ưu quá trình phân tích dữ liệu từ những thành phần thô ban đầu, phương pháp phân cụm được sử dụng như một phương pháp để tiếp cận tốt hơn với những giá trị mà nó mang lại. Bài báo sử dụng phương pháp phân cụm thông qua thuật toán K-Means. Phân tích dựa trên hơn 1.000 đơn hàng và thu được các cụm khách hàng có hành vi mua sắm tương tự. Nhờ vậy, thông qua quá trình phân loại các tổ chức có thể phát triển nhiều chiến lược kinh doanh tương ứng với từng nhóm khách hàng riêng biệt, cũng như cách tiếp cận với ngành kinh doanh dịch vụ nói chung.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. A. K. Jain (2010). Data clustering: 50 years beyond K-Means. Pattern recognitionletters, Vol.31, No.8, p. 651 - 666.
[3]. Chapman, C., & Feit, E. M., (2019). R for marketing research and analytics. New York, NY: Springer.
[4]. Daniel T. Larose (2005). Discovering knowledge in data - An introduction to data mining. Wiley, Hoboken, New Jersey.
[5]. M. Jordan, J. Kleinberg, B. Scholkopf (2006). Pattern recognition and Machine learning - Part 1.
[6]. Parul Agarwal (2011). Issues, challenges and tools of Clustering Algorithms. Department of Computer Science, Jamia Hamdard.
