dc.contributor.advisor | 鄭宇庭 | zh_TW |
dc.contributor.author (Authors) | 陳雨農 | zh_TW |
dc.creator (作者) | 陳雨農 | zh_TW |
dc.date (日期) | 2009 | en_US |
dc.date.accessioned | 8-Dec-2010 01:53:53 (UTC+8) | - |
dc.date.available | 8-Dec-2010 01:53:53 (UTC+8) | - |
dc.date.issued (上傳時間) | 8-Dec-2010 01:53:53 (UTC+8) | - |
dc.identifier (Other Identifiers) | G0097354012 | en_US |
dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/48948 | - |
dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
dc.description (描述) | 97354012 | zh_TW |
dc.description (描述) | 98 | zh_TW |
dc.description.abstract (摘要) | 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。 | zh_TW |
dc.description.tableofcontents | 第壹章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 3 第三節 研究架構 3 第貳章 文獻探討 4 第一節 數位相機產業概況 4 第二節 消費者行為理論 10 第三節 資料採礦 15 第參章 研究方法 21 第一節 資料來源 21 第二節 抽樣方法 21 第三節 研究流程 22 第四節 研究工具 23 第五節 研究分析方法 25 第肆章 實證研究 37 第一節 敘述統計 37 第二節 建立模型 43 第三節 模型比較 54 第四節 行銷建議 57 第伍章 結論與建議 60 第一節 結論 60 第二節 建議 62 參考文獻 64 | zh_TW |
dc.language.iso | en_US | - |
dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0097354012 | en_US |
dc.subject (關鍵詞) | 數位相機 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 行銷策略 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 資料採礦 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | 決策樹 | zh_TW |
dc.subject (關鍵詞) | K-means | zh_TW |
dc.title (題名) | 應用資料採礦技術於數位相機產業消費者行為研究 | zh_TW |
dc.title (題名) | Applications of Data Mining Techniques on Consumer Behaviors in the Digital Camera Industry | en_US |
dc.type (資料類型) | thesis | en |
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