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題名 應用資料採礦技術於消費者網路使用行為之研究
The Application of Data Mining on Internet Behavior of Online Consumer作者 彭士嘉 貢獻者 鄭宇庭
彭士嘉關鍵詞 網路使用行為
網路購物
資料採礦日期 2013 上傳時間 12-八月-2014 14:00:13 (UTC+8) 摘要 網際網路從 90 年代開始興起並快速發展至今，不僅徹底地改變了人類的生活習慣，也改變了人與人之間的溝通方式，甚至是工作的方式，而網際網路目前仍繼續以驚人的速度改變著全世界。其中一項最能代表網際網路改變人們生活方式，並創造出全新的商業經營模式的實例就屬電子商務的應用。根據財團法人台灣網路資訊中心在2010年和2011年連續兩年針對網路購物服務部分所做的調查中發現，有使用網路的民眾同時也具有網路購物經驗之比例分別為57.41%和61.23%，顯示台灣民眾在網路上購物的行為是有上升的趨勢。 因此本研究將利用行政院國家科學委員會之傳播學術調查資料庫，第一期第二次「網路行為調查與偵測」資料，並透過資料採礦技術，輔以SPSS Clementine 12.0軟體，來將網路使用者以網路購物模式進行分類，以及找出網路使用者對於資訊傳播和接收與網路工具使用的行為模式，和其進行網路消費行為之關聯性，以供實務界制定行銷策略或於推行其他網路服務及宣傳時作為先期的依據參考。 參考文獻 一、 中文文獻1. 王佳鳳、黃正聰、郭柏村(2008)。運用資料採礦於台灣觀光資訊入口網站瀏覽行爲分析。現代商業化學刊，4(3)，55-66。2. 朱國明(2008)。以網路的資訊豐富環境與訊息框架探討網路購物行為之前因與後果模型研究。中華管理評論，11(4)，1-25。3. 李宛穎(1999)。線上銷售考量因素之研究。國立中山大學企業管理學系碩士論文。4. 李振妮(1999)。網路消費者購買決策行為之研究。國立中山大學企業管理學系碩士論文。5. 余國維(1997)。消費者特性與產品特性對網際網路購物意願之影響。國立成功大學交通管理科學系碩士論文。6. 林芸妃(2011)。資料採礦應用於網上社群使用行為與購物行為探勘之研究。淡江大學管理科學研究所碩士論文。7. 官振華(1997)。WWW使用者運用電子購物意願之研究－以人格特質,購買涉入與網路使用行為探討。國立中央大學資訊管理學系碩士論文。8. 胡淑雅(2012)。精準行銷搭配Web3.0之應用對於隱私權之影響－以社群網站為例。國立臺灣科技大學管理學院MBA碩士論文。9. 凌儀玲、傅豐玲、周逸衡(2000)。影響網路使用者上網購物決定因素之比較。中華管理評論，3(4)，111-125。10. 張元馨(2006)。影響消費者網路購物購買意圖關係之探討。國立東華大學企業管理學系碩士論文。11. 張孫恩(2012)。創新產品之精準行銷商業模式。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。12. 張家蓁(2010)。資料採礦應用於消費者網路團購因素探勘之研究。淡江大學管理科學研究所碩士論文。13. 陳宜欣(2006)。以資料探勘技術探討顧客忠誠方案－以某信用卡發卡銀行為例。 國立中正大學行銷管理研究所碩士論文。14. 陳孟鴻(2003)。網路拍賣機制之研究－以台灣E-Bay拍賣網站和台灣YAHOO奇摩拍賣網站為例。國立交通大學管理科學系碩士論文。15. 陳順宇(2005)。多變量分析，第四版。台北市：華泰文化事業股份有限公司。16. 陳詩雅、楊玉奇(2011)。消費者線上瀏覽對網路商品購買行為影響之研究。輔仁管理評論，18(3)，49-73。17. 郭淑雲(2001)。消費者特性與網際網路購物意願關係之研究－以生鮮食品為例。國立中興大學行銷研究所碩士論文。18. 許景婷(2011)。台灣網路社群使用者涉入程度之預測模型研究。輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。19. 黃妙如(2002)。網路使用者之媒體使用習慣與網路使用動機對網路廣告效果之影響研究。國立交通大學管理科學系碩士論文。20. 曾鈴潮(2000)。大學生購物方式偏好行為之研究。國立中央大學資訊管理學系碩士論文。21. 楊明玉(2011)。顧客關係管理導入五大人格特質與資料探勘之研究－以人壽保險業為例。資訊管理展望，13(2)，151-169。22. 榮怡平(2012)。電子商務網站消費者行為之研究－以拍賣網站為例。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。23. 廖韋菁(2012)。網路瀏覽行為對購買決策之影響－以Zappos為例。國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文。24. 廖雅郁(2002)。應用資料探採於我國西藥行銷之研究。國立交通大學經營管理研究所碩士論文。25. 劉羿杏(2006)。資料採礦技術在拍賣網站消費模式之應用。淡江大學統計學系碩士論文。26. 歐玫瑛(2012)。台灣C2C電子商務成功行銷模式探討－以東京著衣成功經驗為例。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。27. 鄭力嘉(1998)。影響網路使用者採行線上購物因素之研究。國立屏東科技大學資訊管理研究所碩士論文。28. 賴怡玲(2002)。網路購物動機對決策行為之影響。國立中山大學企業管理學系碩士論文。29. 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄(2009)。Data Mining概述－以Clementine 12.0為例。新北市：中華資料採礦協會。二、 英文文獻1. Agrawal, R. & Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. Proceeding of the 20th International Conference on Very Large Database, 487-499.2. Alba, J., Lynch, J., Weitz, B. & Janiszewski, C. (1997). Interactive Home Shopping: Consumer, Retailer, and Manufacturer Incentives to Participate in Electronic Marketplaces. Journal of Marketing, 61(3), 38-53.3. Anderberg, M. R. (1973). Cluster Analysis for Applications. New York: Academic Press.4. Berry, M. J. A. & Linoff, G. (1997). Data Mining Techniques for marketing, sales, and customer support. NY: John Wiley and Sons Inc.5. Donthu, N. & Garcia, A. (1999). The Internet Shopper. Journal of Advertising Research, 39( 3), 52-58. 6. Engel, J. F., Blackwell, R. D. & Miniard, P. W. (1995). Consumer Behavior, 8thed. New York: Dryder.7. Fayyad, U., Shapior, G. P. & Smyth, P. (1996). Form data mining to knowledge discovery in database. AI Magazine, 17(3), 37-54.8. Fran, E. H. & Grady, D. B. (1995). Will the surfers become buyers. Journal of Direct Marketing, 58(6), 63-65.9. Hawkins, D. T. (1994). Electronic Advertising: On Online Information Systems. ONLINE, 18(2), 26-40.10. Hoffman, D. L. & Novak, T. P. (1996). A New Marketing Paradigm for Electronic Commerce. The Information Society, Special Issue on Electronic Commerce, 13 (January-March), 43-54.11. Kalakota, R. & Whinsto, A. B. (1996). Frontiers of electronic commerce. London: Addison- Wesley.12. Kalakota, R. & Robinson, M. (1999). e-Business: Roadmap for Success, 1`ed. U.S.A.: Mary T.O` Brien, 177.13. Kleissner, C. (1998). Data Mining for the Enterprise. Proceedings of the Hawaii International Conference on System Sciences, 7, 295-304.14. Laudon, K. C. & Traver, C. G. (2004). E-commerce: business, technology, society, 2` ed. Boston: Pearson, Addison -Wesley.15. Li, H., Steven, M. & Lee, J. H. (2002). Measuring the Intrusiveness of Advertisements: Scale Development and Validation. Journal of Advertising, 31(2), 37-47.16. Liao, S. H. & Yin, J. C. (2004). Mining customer knowledge for electronic catalog marketing. Expert Systems with Applications, 27, 521-532.17. McKenna, R. (1995). Real-time marketing. Harvard Business Reviews, 73(4), 87-95.18. Nicholson, S. (2006). The basis for bibliomining: Frameworks for bringing together usage-based data mining and bibliometrics through data warehousing in digital library services. Information Processing and Management, 42(3), 785-804.19. Shaw, M. J., Subramaniam, C., Tan, G. W. & Welge, M. E. (2001). Knowledge Management and Data Mining for Marketing. Decision Support Systems, 31, 127-137.20. Toroslua, I. H. & Yetisgen, Y. M. (2005). Data mining in deductive databases using query flocks. Expert Systems with Applications, 28(3), 395-407.三、 網站文獻1. 行政院科技部 http://web1.nsc.gov.tw/ct.aspx?xItem=7971&ctNode=286#2. 財團法人資訊工業策進會FINDhttp://www.find.org.tw/find/aboutfind.aspx3. 行政院科技部傳播調查資料庫http://www.crctaiwan.nccu.edu.tw/index.php4. 財團法人台灣網路資訊中心http://www.myhome.net.tw/2013_10/index.htm5. Interactive Advertising Bureauhttp://www.iab.net/ 描述 碩士
國立政治大學
企業管理研究所
102363052
102資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102363052 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 鄭宇庭 zh_TW dc.contributor.author (作者) 彭士嘉 zh_TW dc.creator (作者) 彭士嘉 zh_TW dc.date (日期) 2013 en_US dc.date.accessioned 12-八月-2014 14:00:13 (UTC+8) - dc.date.available 12-八月-2014 14:00:13 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 12-八月-2014 14:00:13 (UTC+8) - dc.identifier (其他 識別碼) G0102363052 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/68518 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 企業管理研究所 zh_TW dc.description (描述) 102363052 zh_TW dc.description (描述) 102 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 網際網路從 90 年代開始興起並快速發展至今，不僅徹底地改變了人類的生活習慣，也改變了人與人之間的溝通方式，甚至是工作的方式，而網際網路目前仍繼續以驚人的速度改變著全世界。其中一項最能代表網際網路改變人們生活方式，並創造出全新的商業經營模式的實例就屬電子商務的應用。根據財團法人台灣網路資訊中心在2010年和2011年連續兩年針對網路購物服務部分所做的調查中發現，有使用網路的民眾同時也具有網路購物經驗之比例分別為57.41%和61.23%，顯示台灣民眾在網路上購物的行為是有上升的趨勢。 因此本研究將利用行政院國家科學委員會之傳播學術調查資料庫，第一期第二次「網路行為調查與偵測」資料，並透過資料採礦技術，輔以SPSS Clementine 12.0軟體，來將網路使用者以網路購物模式進行分類，以及找出網路使用者對於資訊傳播和接收與網路工具使用的行為模式，和其進行網路消費行為之關聯性，以供實務界制定行銷策略或於推行其他網路服務及宣傳時作為先期的依據參考。 zh_TW dc.description.tableofcontents 書 頁 I摘 要 II謝 誌 III目 次 IV表目次 V圖目次 VI第壹章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的與問題 4第三節 研究方法與流程 5第貳章 文獻探討 7第一節 網路購物相關文獻探討 7第二節 資料採礦相關文獻探討 12第參章 研究方法 16第一節 研究架構 16第二節 資料來源 17第三節 研究方法 18第肆章 資料分析 21第一節 資料結構描述 21第二節 網路購物模式集群分析 24第三節 網路使用行為與網路購物之關聯性 31第伍章 結論與建議 45第一節 結論 45第二節 建議 48參考文獻 50附錄一 56 zh_TW dc.format.extent 1687395 bytes - dc.format.mimetype application/pdf - dc.language.iso en_US - dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102363052 en_US dc.subject (關鍵詞) 網路使用行為 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 網路購物 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 資料採礦 zh_TW dc.title (題名) 應用資料採礦技術於消費者網路使用行為之研究 zh_TW dc.title (題名) The Application of Data Mining on Internet Behavior of Online Consumer en_US dc.type (資料類型) thesis en dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文文獻1. 王佳鳳、黃正聰、郭柏村(2008)。運用資料採礦於台灣觀光資訊入口網站瀏覽行爲分析。現代商業化學刊，4(3)，55-66。2. 朱國明(2008)。以網路的資訊豐富環境與訊息框架探討網路購物行為之前因與後果模型研究。中華管理評論，11(4)，1-25。3. 李宛穎(1999)。線上銷售考量因素之研究。國立中山大學企業管理學系碩士論文。4. 李振妮(1999)。網路消費者購買決策行為之研究。國立中山大學企業管理學系碩士論文。5. 余國維(1997)。消費者特性與產品特性對網際網路購物意願之影響。國立成功大學交通管理科學系碩士論文。6. 林芸妃(2011)。資料採礦應用於網上社群使用行為與購物行為探勘之研究。淡江大學管理科學研究所碩士論文。7. 官振華(1997)。WWW使用者運用電子購物意願之研究－以人格特質,購買涉入與網路使用行為探討。國立中央大學資訊管理學系碩士論文。8. 胡淑雅(2012)。精準行銷搭配Web3.0之應用對於隱私權之影響－以社群網站為例。國立臺灣科技大學管理學院MBA碩士論文。9. 凌儀玲、傅豐玲、周逸衡(2000)。影響網路使用者上網購物決定因素之比較。中華管理評論，3(4)，111-125。10. 張元馨(2006)。影響消費者網路購物購買意圖關係之探討。國立東華大學企業管理學系碩士論文。11. 張孫恩(2012)。創新產品之精準行銷商業模式。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。12. 張家蓁(2010)。資料採礦應用於消費者網路團購因素探勘之研究。淡江大學管理科學研究所碩士論文。13. 陳宜欣(2006)。以資料探勘技術探討顧客忠誠方案－以某信用卡發卡銀行為例。 國立中正大學行銷管理研究所碩士論文。14. 陳孟鴻(2003)。網路拍賣機制之研究－以台灣E-Bay拍賣網站和台灣YAHOO奇摩拍賣網站為例。國立交通大學管理科學系碩士論文。15. 陳順宇(2005)。多變量分析，第四版。台北市：華泰文化事業股份有限公司。16. 陳詩雅、楊玉奇(2011)。消費者線上瀏覽對網路商品購買行為影響之研究。輔仁管理評論，18(3)，49-73。17. 郭淑雲(2001)。消費者特性與網際網路購物意願關係之研究－以生鮮食品為例。國立中興大學行銷研究所碩士論文。18. 許景婷(2011)。台灣網路社群使用者涉入程度之預測模型研究。輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。19. 黃妙如(2002)。網路使用者之媒體使用習慣與網路使用動機對網路廣告效果之影響研究。國立交通大學管理科學系碩士論文。20. 曾鈴潮(2000)。大學生購物方式偏好行為之研究。國立中央大學資訊管理學系碩士論文。21. 楊明玉(2011)。顧客關係管理導入五大人格特質與資料探勘之研究－以人壽保險業為例。資訊管理展望，13(2)，151-169。22. 榮怡平(2012)。電子商務網站消費者行為之研究－以拍賣網站為例。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。23. 廖韋菁(2012)。網路瀏覽行為對購買決策之影響－以Zappos為例。國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文。24. 廖雅郁(2002)。應用資料探採於我國西藥行銷之研究。國立交通大學經營管理研究所碩士論文。25. 劉羿杏(2006)。資料採礦技術在拍賣網站消費模式之應用。淡江大學統計學系碩士論文。26. 歐玫瑛(2012)。台灣C2C電子商務成功行銷模式探討－以東京著衣成功經驗為例。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。27. 鄭力嘉(1998)。影響網路使用者採行線上購物因素之研究。國立屏東科技大學資訊管理研究所碩士論文。28. 賴怡玲(2002)。網路購物動機對決策行為之影響。國立中山大學企業管理學系碩士論文。29. 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄(2009)。Data Mining概述－以Clementine 12.0為例。新北市：中華資料採礦協會。二、 英文文獻1. Agrawal, R. & Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. Proceeding of the 20th International Conference on Very Large Database, 487-499.2. Alba, J., Lynch, J., Weitz, B. & Janiszewski, C. (1997). Interactive Home Shopping: Consumer, Retailer, and Manufacturer Incentives to Participate in Electronic Marketplaces. Journal of Marketing, 61(3), 38-53.3. Anderberg, M. R. (1973). Cluster Analysis for Applications. New York: Academic Press.4. Berry, M. J. A. & Linoff, G. (1997). Data Mining Techniques for marketing, sales, and customer support. NY: John Wiley and Sons Inc.5. Donthu, N. & Garcia, A. (1999). The Internet Shopper. Journal of Advertising Research, 39( 3), 52-58. 6. Engel, J. F., Blackwell, R. D. & Miniard, P. W. (1995). Consumer Behavior, 8thed. New York: Dryder.7. Fayyad, U., Shapior, G. P. & Smyth, P. (1996). Form data mining to knowledge discovery in database. AI Magazine, 17(3), 37-54.8. Fran, E. H. & Grady, D. B. (1995). Will the surfers become buyers. Journal of Direct Marketing, 58(6), 63-65.9. Hawkins, D. T. (1994). Electronic Advertising: On Online Information Systems. ONLINE, 18(2), 26-40.10. Hoffman, D. L. & Novak, T. P. (1996). A New Marketing Paradigm for Electronic Commerce. The Information Society, Special Issue on Electronic Commerce, 13 (January-March), 43-54.11. Kalakota, R. & Whinsto, A. B. (1996). Frontiers of electronic commerce. London: Addison- Wesley.12. Kalakota, R. & Robinson, M. (1999). e-Business: Roadmap for Success, 1`ed. U.S.A.: Mary T.O` Brien, 177.13. Kleissner, C. (1998). Data Mining for the Enterprise. Proceedings of the Hawaii International Conference on System Sciences, 7, 295-304.14. Laudon, K. C. & Traver, C. G. (2004). E-commerce: business, technology, society, 2` ed. Boston: Pearson, Addison -Wesley.15. Li, H., Steven, M. & Lee, J. H. (2002). Measuring the Intrusiveness of Advertisements: Scale Development and Validation. Journal of Advertising, 31(2), 37-47.16. Liao, S. H. & Yin, J. C. (2004). Mining customer knowledge for electronic catalog marketing. Expert Systems with Applications, 27, 521-532.17. McKenna, R. (1995). Real-time marketing. Harvard Business Reviews, 73(4), 87-95.18. Nicholson, S. (2006). The basis for bibliomining: Frameworks for bringing together usage-based data mining and bibliometrics through data warehousing in digital library services. Information Processing and Management, 42(3), 785-804.19. Shaw, M. J., Subramaniam, C., Tan, G. W. & Welge, M. E. (2001). Knowledge Management and Data Mining for Marketing. Decision Support Systems, 31, 127-137.20. Toroslua, I. H. & Yetisgen, Y. M. (2005). Data mining in deductive databases using query flocks. Expert Systems with Applications, 28(3), 395-407.三、 網站文獻1. 行政院科技部 http://web1.nsc.gov.tw/ct.aspx?xItem=7971&ctNode=286#2. 財團法人資訊工業策進會FINDhttp://www.find.org.tw/find/aboutfind.aspx3. 行政院科技部傳播調查資料庫http://www.crctaiwan.nccu.edu.tw/index.php4. 財團法人台灣網路資訊中心http://www.myhome.net.tw/2013_10/index.htm5. Interactive Advertising Bureauhttp://www.iab.net/ zh_TW
