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內容簡介： 本书稿是国家自然科学基金研究成果。近年来，越来越多的消费者通过电商平台进行购物、通过社交媒体进行交流。这种消费者行为模式的转换催生了消费者行为学研究范式的转换，以互联网大数据为桥梁、以大数据分析方法为工具的消费者行为信息学正在逐渐走进研究者的视野，成为新的跨学科的研究领域。本书从大数据分析的视角审视消费者行为学研究方法的变革，构建消费者行为信息学的基本概念与研究框架，介绍从海量、多源、异构的消费者数据中发现隐藏的、具有管理学价值的消费者行为模式的模型、算法及应用实例。本书反映了数据挖掘、电子商务、客户关系管理等学科交叉研究的新成果和应用前景。本书以大数据分析为切入点，从海量、异构、价值发现三个大数据维度研究消费者行为分析与挖掘的新概念、新理论框架、新模型和新算法，并从大数据视角将其上升到消费者行为信息学的高度，给出了消费者行为信息学的理论框架及扩展性研究思路，是这一多学科交叉研究领域的较早的学术著作，具有一定的理论价值。互联网和电子商务时代，消费者是企业一切经营管理活动的核心，消费者需求驱动供应链的运转并形成消费者需求为中心的价值闭环。消费者行为的分析与挖掘成为企业运维的重要手段，消费者画像是企业了解消费者的必要途径。本书是消费者行为信息学这一多学科交叉研究领域的较早的学术著作，有助于学术界进一步关注从大数据分析作为切入点的消费者行为学研究；同时，也可以为互联网企业进行消费者行为分析提供理论和方法上的借鉴。 關於作者： 2008年于中国科学院研究生院获得管理学博士学位。现为东北大学工商管理学院副教授、博士生导师。主要研究方向为数据挖掘与商务智能、电子商务、客户关系管理。共发表20余篇学术论文，其中在SCI、SSCI检索国际学术期刊上发表论文13篇，特别是在管理科学领域知名期刊《European Journal of Operational Research》上面发表论文5篇。

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