致   谢 33

参考文献 34

附录 36

附录一 36

附录二 40

附录三 43

附录四 51

面向商业用户偏好挖掘的商业数据分析

0 引言

随着社会快速的发展，互联网的普及，推动了商业的快速发展。越来越多的商业用户数据信息随之产生，而这些数据信息就是商业价值[1]。当然数据信息的大量产生使企业需要通过数据挖掘技术发现数据隐藏价值，这也就意味企业这方面的需求人才会紧缺，对于喜爱这方面人们来说何不是一个好机会呢？论文网

如果进数据挖掘的世界，何不走进R的世界？引用这句话就是体现R是很好的数据挖掘工具[2]。R最大的优点是一个开源软件，我们可以使用或者修改许多编程牛人预先编写好的包代码，解决需要解决的各种数据挖掘问题。当下使用好R对于从事数据挖掘者而言是比较重要的。处于“大数据“时代的我们来说，数据挖掘不单单在互联网公司，在商业经济领域也已经普及应用。所以机会也在我们身边。

数据挖掘在未来几年会很流行，对于自己而言比较喜欢数学对数据挖掘产生很大兴趣。虽然学校对我们专业开设的数据挖掘课程是选修课程，但是正因为这样我才对数据挖掘产生兴趣，并且最后选择了该课程老师的数据挖掘论文。通过本论文的工作，在数据挖掘认识和相关挖掘技术方面对我今后从事这个行业有了更大的帮助。

1 绪论

1。1 选题的背景

社会的快速发展推动下，商业也快速的发展并且会产生大量用户的商业数据信息。这些信息一方面通过数据挖掘技术不仅提供了商业价值并且带给人们方便。另一方面产生很多难题，第一信息量过于庞大，很难及时消化处理；第二信息有真有假，辨别真假难度高；第三只有保证了信息的安全性才能提供可靠的价值；第四是信息形式种类多，处理时当然难度会更高[3]。商业用户的数据信息是庞大的、海量的，那么如何挖掘商业数据信息中有效的、潜在的以及有价值的信息来发现用户的偏好也是企业所要解决的问题。通过对商业数据挖掘的有价值信息，发现用户偏好并辅助企业和决策者决策以及预测未来可能或者肯定的发生的事物[4]。以前的企业追求产品质量，只要产品好才能吸引顾客，而现在的企业是以“用户为中心”，只有了解了用户的偏好需求才能制定满足和符合用户需求的精准营销，才能提供满足和符合用户需求的个性化服务[5][6]。想要挖掘商业用户的偏好需求行为，必然要从用户产生的大量的数据信息中挖掘用户偏好。通过这些商业数据信息挖掘的用户偏好来辅助决策者决策，提供相应的服务或者制定相应的营销方案为企业带来真正的巨大的价值，进而获得利润。当然如何分析商业用户产生的数据信息，找到对企业有价值的数据信息，来帮助管理者便于决策，就需要有更先进的数据挖掘技术和数据挖掘工具支持。

数据挖掘技术是为分析大量复杂用户数据，挖掘用户价值提供了良好的技术支持。数据挖掘就是从大量数据信息中发现有价值的信息，对数据处理后选择适当的数据挖掘算法和适当的模型进行分析，最后预测评估。本文使用了当下流行的数据挖掘工具R来实现全部论文工作[7][8]。

1。2 研究的意义

在过去对用户偏好的行为挖掘也非常常见，比如对产品做调查问卷，在访问网页或者网购时会发现一些“对此做一些评价”的窗口或者“是否满意”的问题。这些都是对用户偏好喜欢的调查统计分析。根据亲身体验，类似传统的调查往往由用户的心情以及态度决定的。这些传统的简单的用户偏好调查方法在客观性、价值性以及数据数量这些方面存在着很大的局限性。随着大数据时代到来，挖掘用户偏好的商业价值越来越重要，各行各业重视数据的价值。本文主要研究了商业数据的用户偏好挖掘分析。通过对跨国非商店在线的数据和葡萄牙银行机构对用户直接营销的数据以及R语言自带数据集通过分类、聚类以及关联相关的分析算法进行分析。基于分析方法选择适当的模型，挖掘出有效地用户偏好结果。对购买商品数量、国家地域、购买商品单价等等一些属性影响因素进行分析挖掘出用户的偏好。其意义在于： Apriori算法面向用户偏好挖掘的商业数据分析(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_95913.html