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內容簡介： 新兴信息技术深刻地影响着人类社会，使人类个体行为与组织行为呈现出鲜明的网络化特征，并随之产生了爆炸式增长的海量复杂数据。本书围绕商务管理活动在大数据环境下所呈现出的新的重要趋势，基于人类流动数据、在线评论数据、移动互联数据、问卷数据等多源多态大数据，从时间、空间和关联的视角，展现了基于大数据的顾客行为、营销推广与管理、营销战略等方面的研究成果。研究内容紧扣现实问题，旨在设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，有效地将信息科学和商业应用结合，基于大数据驱动的市场机制开展协同创新，力求更好地回应现实问题，也为相关研究提供新的思路和实例。 目錄： 目录 第1章 基于“时空关”的精准营销与顾客触达：客流大数据赋能智能零售 1 1.1 概述 1 1.2 智能零售的客流大数据采集 2 1.3 智能零售的客流大数据处理 3 1.4 智能零售的客流大数据应用 3 1.5 智能零售发展的相关建议 5 第2章 公交乘客时空规律度与伴随网络 6 2.1 数据概况与典型乘客 7 2.2 空间熵与时间熵 9 2.3 伴随网络 14 参考文献 16 第3章 基于大数据的顾客口碑分析 19 3.1 顾客的在线初次口碑和追加口碑对产品销售的影响研究 20 3.2 顾客的在线初次口碑与追加口碑效价一致性对产品销售的影响研究 28 参考文献 40 第4章 顾客在线评论行为的动机与回报 45 4.1 顾客在线评论：动机、回报与努力 45 4.2 顾客评论内容的感知有用性和感知有趣性 56 4.3 顾客在线评论的社会化嵌入 65 参考文献 72 第5章 在线评论管理反馈的外部性 79 5.1 顾客在线评论的管理反馈策略 79 5.2 管理反馈对企业绩效的影响研究：来自TripAdvisor的证据 83 参考文献 91 第6章 专家评论对顾客在线评分的影响 95 6.1 专家评论对顾客在线评分行为的影响研究 95 6.2 顾客在线评论感知价值的影响因素研究 104 6.3 顾客生成内容受欢迎程度的影响因素研究 113 参考文献 122 第7章 娱乐行为在降低感知风险中的角色：来自手机应用数据的证据 129 7.1 研究假设 129 7.2 研究方法 131 7.3 数据获取 132 7.4 研究结果 133 7.5 讨论 141 参考文献 143 第8章 大数据行为研究趋势：一个“时空关”的视角 146 8.1 概述 146 8.2 大数据行为研究进展 148 8.3 基于交通大数据的流动行为研究 152 8.4 流动行为的社会关联研究 155 8.5 社会网络行为研究 157 8.6 结束语 160 参考文献 161

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