數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在廣告定價(jià)方面的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和通訊等信息技術(shù)和數(shù)據(jù)貯存技術(shù)的蓬勃發(fā)展，存儲的數(shù)據(jù)越來越多。然而數(shù)據(jù)只是一個(gè)信息的載體，是“死”的，面臨的主要問題是如何將“死”的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“活”的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)有效地處理，從這些海量數(shù)據(jù)中獲取潛在的、有用的知識和信息。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫、人工智能、模式識別和統(tǒng)計(jì)分析等學(xué)科相互交叉、結(jié)合的前沿性研究領(lǐng)域。 本論文以廣告定價(jià)依據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)為前提，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于廣告定價(jià)過程中

2、各個(gè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)上，為我國電視媒體在廣告價(jià)格制定中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供參考。主要工作由以下幾個(gè)方面組成： 1、對電視臺廣告定價(jià)過程進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)和研究，首先通過對國內(nèi)文獻(xiàn)的閱讀，明確影響廣告價(jià)格的主要因素，確定所需要的數(shù)據(jù)；然后通過對國外文獻(xiàn)的閱讀，了解電視臺廣告定價(jià)的運(yùn)作過程以及相關(guān)領(lǐng)域的研究狀況，明確了進(jìn)行分析的核心問題——受眾群體細(xì)分及建立節(jié)目受眾輪廓。在獲得相關(guān)數(shù)據(jù)后，對國外原有模型進(jìn)行改進(jìn)，提出了新的電視臺廣告定價(jià)系統(tǒng)模

3、型。 2、對原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行受眾群體細(xì)分。首先分析了常用的k-均值算法和模糊C-均值算法在聚類效果上的不足，然后提出了一種基于修正隸屬度函數(shù)的模糊C-均值算法，并對其有效性進(jìn)行了分析。在此算法基礎(chǔ)上，對受眾的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行受眾群體細(xì)分，找出電視臺某節(jié)目的主要收視群。 3、在受眾群體細(xì)分的基礎(chǔ)上，建立節(jié)目受眾輪廓。這一部分采用兩種數(shù)據(jù)挖掘方法。第一種是線性回歸方法，用于分析平均收視率與各特征收視率之間的關(guān)聯(lián)性；第二種采用決策

4、樹的分析方法，找到依賴變量值上的最強(qiáng)劃分。通過這兩種方法的數(shù)據(jù)挖掘分析，建立了電視臺某節(jié)目在黃金時(shí)段的節(jié)目受眾輪廓。 4、為電視臺節(jié)目安排及廣告定價(jià)提供商業(yè)決策。首先采用邏輯回歸的方法對電視臺節(jié)目份額進(jìn)行預(yù)測，得出節(jié)目類型及星期數(shù)對節(jié)目平均收視率和主要特征收視率的影響，以便于電視臺安排合適類型的節(jié)目。然后采用線性回歸分析，對節(jié)目收視點(diǎn)成本進(jìn)行分析，得出各主要特征收視率與收視點(diǎn)成本的關(guān)系，用以計(jì)算廣告的受眾價(jià)值。最后綜合上述所得結(jié)