摘 要：卷烟零售户是烟草企业赖以生存的重要保障。为科学有效把握卷烟市场行情，合理制订黄鹤楼品牌销售服务的市场策略和方针，以黄鹤楼品牌零售户样本作为基础，从其订单特征入手，运用K近邻分类算法，快速充分地对零售户价值进行分类，构建出黄鹤楼品牌的零售户价值分类模型。该模型可以有效推进智能营销工作，实现市场营销高质量发展，从而更好地服务于黄鹤楼品牌，服务于精准营销。
关键词：零售户价值分类；K 近邻算法；机器学习
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.05.032
基金项目：黄鹤楼科技园科技项目（2022JSZN4KJ-XX2-010）
中图分类号：TP391；G203 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）05-0132-04
Retail Merchants Value Analysis of Yellow Crane Tower Brand Based on Machine Learning
WANG Qin, MA Lin, CHEN Li
(Wuhan Wendao Information Technology Co., Ltd., Wuhan 430040, China)
Abstract: The cigarette retail merchants are an important guarantee for the survival of tobacco companies. In order to scientifically and effectively grasp the cigarette market situation, reasonably formulate the Yellow Crane Tower brand sales and service market strategy and policy, with the Yellow Crane Tower brand retail merchants samples as a basis, this paper starts from the order characteristics, uses K-nearest neighbor classification algorithm to fast and fully classify the retail merchants value, build the Yellow Crane Tower brand retail merchants value classification model. This model can effectively promote the intelligent marketing work and realize the high-quality development of marketing, so as to better serve the Yellow Crane Tower brand and serve the precision marketing.
Keywords: retail merchants value classification; K-nearest neighbor algorithm; machine learning
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作者简介：王琴（1981—），女，汉族，湖北荆门人，工程师，本科，研究方向：信息化项目管理及实施、大数据管理与应用；马琳（1987—），女，汉族，山东泰安人，工程师，硕士，研究方向：信息化项目管理及实施；陈力（1987—），男，汉族，湖北黄石人，工程师，本科，研究方向：信息化项目管理及实施、云计算。