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國立屏東科技大學 農企業管理系所 張文宜所指導 劉博惠的 應用資料探勘技術於電子商務乾貨與水果類農產品消費者屬性之研究－以某農產品網路商店為例 （2016），提出農會超市dm關鍵因素是什麼，來自於電子商務、資料探勘、決策樹演算法。

而第二篇論文國立屏東科技大學 農企業管理系所 彭克仲博士所指導 曾羣峰的 應用資料探勘技術於農產品消費性電子商務之研究－以某農產品網路商店為例 （2011），提出因為有 資料探勘、關聯分析、決策樹、電子商務的重點而找出了 農會超市dm的解答。

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這次特意挑選大家想像不到的農會產品來開箱
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應用資料探勘技術於電子商務乾貨與水果類農產品消費者屬性之研究－以某農產品網路商店為例

為了解決農會超市dm的問題，作者劉博惠 這樣論述：

電子商務（Electronic Commerce）運用資訊科技，讓商業活動突破了傳統商業上的局限，其中透過網際網路的買賣行為，也屬於電子商務的一環，一般稱做「網路購物」，已是現代社會習慣使用的購物方式之一。如同經營實體賣場，掌握消費者的輪廓與特徵即掌握錢潮，因此紀錄於電子商務網站資料庫中的資料具有分析價值，能用於歸納並預測消費者的購物行為，進而全方位了解各消費者族群的偏好，並調整網站營運策略。如何將這些龐大的資料，轉換成決策者所需的資訊，以作為提升企業經營的企業智慧，已成為新興挑戰。本研究以資料探勘（Data Mining）技術為方法；個案公司會員及交易資料庫中2010年至2015年資料為基

礎；會員性別、年齡、居住縣市、年收入等人口特徵為變數，經過資料轉換及編碼，再運用關連性分析挖掘出一年四個季節與各消費主力節日顧客的消費行為與偏好。並建議個案公司重視會員年齡與年收入兩個變數，並依此擬訂行銷策略。

應用資料探勘技術於農產品消費性電子商務之研究－以某農產品網路商店為例

為了解決農會超市dm的問題，作者曾羣峰 這樣論述：

台灣電子商務市場規模逐年的成長，目前已成為消費者消費的主要通路之一，龐大的商機吸引許多產業業者投入經營，如何在如此競爭的市場中擁有競爭優勢，企業可藉由資料探勘（data mining）找出潛藏在龐雜資料中的有用資訊，例如發掘出消費行為背後的購物傾向，企業便可積極主動推薦貼切其需求的商品，以提升顧客的忠誠度及滿意度，並有效掌握顧客的心。 本研究使用Microsoft SQL Server 2008R2軟體，以決策樹及關聯分析兩項資料探勘技術，對某農產品網路商店會員資料庫進行探勘。使用決策樹技術探勘發現，顧客購買商品類別主要影響因素為年齡、收入及性別。如會購買加工農產品的顧客族群為

，未滿55歲，且為女性的顧客，有63.38%的人會購買。個案公司可運用此特性，鎖定不同的影響因素，更精準的寄發E-DM給不同客戶群，以提高效率並節省成本。關聯分析探勘出13個有用的關聯規則，如購買意麵與醬油膏的消費者，會100%再購買醬油。如此可將品項作網頁連結，或統一放置在專區網頁，提供消費者貼心服務，刺激顧客增加消費金額。 所以研究得知資料探勘可幫助企業，透過資料庫了解顧客之購買行為、找尋正確的顧客、擬定適合銷售策略，以達樽節行銷成本，創造最大盈利之目的。

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