[6]狄浩林.面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究[D].北京.北京邮电大学，2012.09
[7]何堃.基于聚类的用户特征分析[D].扬州大学,2008.04
[8]胡燕清.数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用[J].现代电信科技, 2013，2(1-2)
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[10]苏宁宁.基于用户体验的中国联通用户行为分析及营销策略研究[D].北京：北京邮电大学,2012.10
[11]黄安置.联想广州分公司重点客户营销模式的构建与管理[D].甘肃：兰州大学工商管理学院，2012.04
[12]丁荣荣.网络营销的广告效果监测与评价[D].吉林：吉林大学商学院，2010.10
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[14] 李惠东.互联网行为定向效果影响因素研究——以搜寻品为例[D].北京：北京邮电大学经济管理学院，2012.12
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[17] 宋晶，田宇轩.WCDMA网络规模预测方法分析[R].UT斯达康(中国)有限公司    
 
毕 业 论 文（设 计）开 题 报 告
２．    研究思路、研究方法以及手段
研究思路：
（1）搜集多年的不同终端网民用户数量、性别、年龄、学历、个人月收入、职业、各数字营销平台（社交网站、微博、微信等渠道）及其他信息的相应数据，用描述性统计分析方法对消费者基本特征进行分析，从而了解使用网络的消费者的趋势，让企业知道消费者的上网习惯、兴趣特征等信息，以便企业更好地对数字营销的方式做出选择、以及做出合理的定价策略。
（2）研读国内外关于数字营销的研究，了解数字营销中的用户行为与特征分析、企业重点客户筛选、市场预测与决策分析支持的相关知识，以及其他学者对此课题的研究现状，以理清研究思路，找出合适的研究技术和研究方法。
（3）搜集一家或几家企业中的企业与客户的互动关系、客户忠诚度、客户的盈利性等相关数据，用决策树方法对企业的客户进行筛选，从而得出重点客户，以帮助企业做有针对性的精准的数字营销。
（4）企业投放网络广告后，搜集其点击率、转化率、回应率、每点击成本、品牌形象、网站独立访客等其他信息，对网络广告的效果进行衡量。
（5）从客观量化角度，选取七个能够反映数字营销的因素指标相关的因素：网络广告支出、域名数、网站数、互联网普及率、总网民数、网络购物用户数和城镇居民人均可支配收入，利用Logistic回归分析方法对企业数字营销的网络广告市场规模进行预测，有助于企业对营销采取更好的决策分析。
（6）根据理论研究结果，为企业提供操作性具体意见和建议，保障研究成果的实用性。

研究方法与手段：
查阅数字营销方面的研究分析的相关资料及相关文献，搜集上述研究思路提及到的数据信息，利用SPSS软件的决策树方法建立重点客户筛选模型，以及利用SAS软件的Logistic回归分析方法对营销规模进行预测并进行相关分析，撰写论文。
 
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3. 进度安排
(1)    10.16－11.15，搜集数据。
(2)    11.16－11.30，论文提纲。
(3)    12.01－12.31，完成论文初稿并交给指导老师审核，由指导老师提出修改意见。 数据分析方法数字营销开题报告(2):http://www.youerw.com/kaiti/lunwen_46294.html