C005-T-汤宝强_数据挖掘地企业运营决策的价值研究

发布时间:2014-08-28 10:57:47来源:本站原创

    本文通过数据挖掘技术,从685413组电器维修记录数据中分析客户的消费行为习惯和产品常见故障,并且根据产品故障的时间分布和故障原因等相关因素建立了备件储备需求的预测模型。

    为了提高分析效率,我们对原始数据进行预处理,通过对数据进行维度规约,以及用SPSS软件进行维度相关性分析,选取合适的维度来进行研究。在分析客户消费行为习惯的时候,我们选取了购买商场、市场级别、价格、产品种类、品牌为主要维度,通过单因素和多因素分析从市场和商场两个角度去进行分析,最终我们得到的各地区人群对不同商场的偏爱程度,通过Gephi软件将其可视化,直观地得出客户消费行为习惯的结论。

    在对产品常见故障进行分析的时候,我们同样先选取了合适的维度进行分析,对于不同的产品大类,我们分别计算其故障率,然后再计算其产品各型号的故障率,最后分析故障的原因以及发生概率从而得到每种产品发生各种故障的概率。

    为建立备件储备的需求预测模型,我们利用Excel制作数据透视表,汇总出不同时间内不同故障出现的频数,从中了解各故障的时间分布情况。我们以苏宁家用空调中需求总数最大的备件室外机控制板为例,分别通过C++软件和SAS软件建立自适应过滤模型和差分自回归滑动平均(ARIMA)模型来对备件需求进行短期预测。

    最后我们对结果进行描述分析,为公司决策运营提供科学的理论依据,务求使公司降低成本,提高盈利能力。

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