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    政大機構典藏 > 商學院 > 統計學系 > 學位論文 >  Item 140.119/48948
    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/48948


    Title: 應用資料採礦技術於數位相機產業消費者行為研究
    Applications of Data Mining Techniques on Consumer Behaviors in the Digital Camera Industry
    Authors: 陳雨農
    Contributors: 鄭宇庭
    陳雨農
    Keywords: 數位相機
    行銷策略
    資料採礦
    決策樹
    K-means
    Date: 2009
    Issue Date: 2010-12-08 01:53:53 (UTC+8)
    Abstract: 數位化科技帶給人們生活莫大的便利,科技的日新月異,現代人已經很少再像過去一樣靠著寫日記描繪出生活的點點滴滴,而是利用「拍照」來留下想要回憶的時刻,而數位相機正是現代人記錄生活的道具。根據產業情報研究所預估,2009年全球數位相機出貨量約為1.2億台,而過了2010年後,數位相機將會有穩定上升的成長率,本研究找出購買數位相機的消費者個人特色,深信藉此對於行銷上會有很大幫助。
    本研究使用使用4種模型建置方式,分別為C5.0、CART、類神經網路和K-means模型,從模型結果中找出數位相機在市場上消費者的共通特性,並依照這些特性擬訂不同的行銷手法。
    經由分類矩陣比較3種模型之優劣,最後建模結果顯示C5.0模型為三者模型中的最佳,所以本研究選定C5.0為最後的解釋模型。C5.0選出前10項影響「是否購買數位相機」的重要變數,分別為「搜尋資訊」、「樂活自足」、「網路購物」、「初戀」、「出國旅行」、「年齡」、「家庭月總收入」、「收聽網路電台或音樂」、「個人月可支配所得」、「實用特性」,本研究依據數位相機的產品、價格、通路、推廣等項目提供行銷組合分析。另外,將K-means模型分成三群後,樂活務實群和資訊達人群中,受訪者購買數位相機比例分別為48.17%和49.11%,因此參考此兩群的受訪者特性和C5.0的結果,找出會購買數位相機者的特質,針對這些特質制訂一些行銷策略,希望可以提供給數位相機廠商或其他研究者參考。
    Reference: 中文文獻:
    1. 甘齡珺(2009),「應用資料採礦於自行車產業之行銷組合策略分析」,國立政治大學企業管理硏究所碩士論文。
    2. 林建煌(2002),「消費者行為」,智勝文化事業有限公司。
    3. 周傑凱(2005),「消費者行為硏究與實證 : 以數位相機為例」,國立台北大學企業管理硏究所碩士論文。
    4. 原著/Michael J. A. Berry and Gordon S. Linoff、譯者/吳旭志、賴淑貞,「資料採礦理論與實務」,維科圖書有限公司。
    5. 陳順宇(2005),「多變量分析」(4版),台北市:華泰書局。
    6. 張邵彬(2004),「數位相機產品定位與創新設計研究」,大同大學工業設計研究所碩士論文。
    7. 榮泰生(1999),「消費者行為」,五南圖書出版有限公司。
    8. 廖進成(2006),「數位相機顧客價值之研究-『方法-目的』鏈結模式之應用」,國立中正大學企業管理研究所碩士論文。
    9. 劉恒(2002),「台灣數位相機市場消費者行為之研究」,大葉大學事業經營研究所碩士論文。
    10. 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄(2009),「Data Mining概述-以Clementine 12.0為例」,中華資料採礦協會。
    11. 蘇偉綱(2007),「產品設計對顧客價值之影響-以數位相機為例」,國立中正大學企業管理研究所碩士論文。
    英文文獻:
    1. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., and Stone C.J. (1984), “Classification and Regression Tree.” Wadsworth, California.
    2. Demby, Emanuel H. (1989), Psychographics Revisited: “The Brith of a Technique, Marketing News.”, January 2, p.21.
    3. Hawkins, Del I. , Roger J.B., and Kenneth A. C. (1992), “Consumer Behavior: Implications for Marketing Strategy.” Fifth ed. ,Richard D. Irwin, Inc.
    4. Loh, Wei-Yin Yu-Shan Shih, “Split selection methods for classification trees.” Statistica Sinica, Vol. 7, 1997, pp.815-840.
    5. MacQueen, J. B. (1967), “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations, Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability.” Berkeley, University of California Press, 1:281-297.
    6. Perreault, W. D. and Barksdale, H. C. (1980), “A model-free approach for analysis of complex contingency data in survey research.” Journal of Marketing Research, Vol. 17 (November), 503-515.
    7. Quinlan, J.R. (1979), “Discovering rules from large collections of examples: a case study.” In Michie, D., editor, Expert Systems in the Microelectronic Age. Edinburgh University Press, Edinburgh Scotland.
    8. Schwartz, S., Sonia R. and Lelach S. (1992), “Universals in the Content and Structure of Values: Theoretical Advances and Empirical Tests in 20 Countries.” Advances in Experimental Social Psychology,25, pp. 1-49.
    9. Whitney, A.(1971), “A direct method of nonparametric measurement selection.IEEE Trans. ” Computer,20:1100-1103.
    10. William D. , Perrault Jr. and E. Jerome McCarthy, (1999), “Basic Marketing: A Global-Managerial Approach”, Boston: McGraw-Hill Companies, Inc, p.164
    11. Wilkie, William L. (1994), “Consumer Behavior”, Third Edition, New York:John Wiley & Sons, Inc.
    參考網站:
    1. Crisp-dm http://www.crisp-dm.org/index.htm
    2. DigiCamHistory http://www.digicamhistory.com/
    3. SPSS http://www.sinter.com.tw/spss/
    4. 行政院主計處 http://www.dgbas.gov.tw/mp.asp?mp=1
    5. 鉅亨網 http://www.cnyes.com/
    Description: 碩士
    國立政治大學
    統計研究所
    97354012
    98
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0097354012
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[統計學系] 學位論文

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