数据挖掘技术在市场细分与路线规划中的应用
1. 数据挖掘在市场细分的应用
1.1 研究背景与目标
在当今数字化营销的时代,利用社交媒体数据进行市场细分变得至关重要。本研究旨在通过数据挖掘方法和技术,从社交媒体获取的数据中创建市场细分。研究主要聚焦于 Twitter 平台,以解决在市场细分过程中遇到的一系列问题,如实时获取数据、过滤无关用户内容以及对关注者进行市场细分等。
1.2 研究方法与过程
1.2.1 技术选择
研究选用 Python 语言,原因在于其具有动态性、丰富的机器学习库以及开源特性。同时,Python 的 Pytweet 库可方便地访问 Twitter API,为数据获取提供了便利。开发环境选用 Anaconda3,它在处理包和库方面具有显著优势,还提供了用于管理和安装数据分析相关包和应用的控制板。
1.2.2 数据收集与预处理
- 专家访谈 :作为初步准备,对营销专家进行了一系列访谈,以获取对问题的全面和具体认识。访谈分为问题提出、数据审查与选择、解决方案验证三个阶段,采用了 Martínez 等人提出的模型进行信息调查。
- 数据收集面临的问题 :通过调查、访谈或观察收集的数据存在局限性和结构性,可能无法全面反映市场情况,且数据易过时。在制定新的数字营销策略时,还会遇到大量对营销活动不直接感兴趣的用户,如机器人用户、活动稀少的用户、不在目标区域的用户以及粉丝较少的用户。
- 数据提取 :使用 API RES