大型零售超市商品捆綁銷售定價策略研究
【學位授予單位】:中國礦業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:F274;F721.7
【圖文】:
圖 2-2 層次聚類例圖Figure 2-2 One example of hierarchical clustering2.3.2 主要聚類算法的分類聚類分析作為統(tǒng)計學的一個部分,已經(jīng)被廣泛研究了多年,而研究主要集中在基于距離的分析; K-means、K-medoids 以及其他一些方法的聚類分析,而這種工具已經(jīng)具備添加到很多統(tǒng)計分析軟件包和一些系統(tǒng)中,比如 S-Plus,SPSS,SAS。而在機器學習的領(lǐng)域中,聚類分析是無指導學習(unsupervisedlearning)的一個實例。和分類有所不同,聚類與無指導學習并不依賴預先已經(jīng)定義的類,或者帶類標號的訓練實例;谶@個原因,聚類就是觀察式學習而并不是事例式學習。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,研究的重點是尋找有效的和實用的大型數(shù)據(jù)庫聚類分析方法。活躍的研究主題主要集中在聚類方法的可擴展性、復雜形狀和類型數(shù)據(jù)。聚類方法的有效性、高維聚類分析技術(shù)、大型數(shù)據(jù)庫中混合數(shù)值和分類數(shù)據(jù)的聚類方法。
2 相關(guān)理論及方法.4 不同定價策略概述(Overview of Different Pricing Strategie消費者是否購買某件商品需要設定相對的條件[79]。只有當商品的價格低保留價格時,消費者才會選擇去購買商品。所以,當零售商采用不同的捆綁銷售商品時,應充分考慮保留價格及其對消費者的分配[80]。商品的價格是的,在不同的捆綁策略下,消費者的購買決策也會有所不同。當商家想銷售商品時,消費者在不同策略下的購買決策如下[81]。兩種商品僅單獨銷售時如圖 2-3 所示。
圖 2-4 兩種商品純捆綁銷售Figure 2-4 Pure bundling sales of two commodities域Ⅰ中,消費者的保留價格之和大于兩種商品的捆綁價格 pb,所會選擇購買捆綁商品。在區(qū)域Ⅱ中,消費者選擇不購買。商品進行混合捆綁銷售時,如圖 2-5 所示。
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