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基于數(shù)據(jù)挖掘的營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究進(jìn)展

2019-04-14 04:28:52楊艷春河北大學(xué)管理學(xué)院
營(yíng)銷(xiāo)界 2019年51期
關(guān)鍵詞:可視化分析研究

■楊艷春(河北大學(xué)管理學(xué)院)

一、前言

營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)作為連結(jié)企業(yè)和營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境的紐帶,對(duì)企業(yè)的決策和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)起著重要的作用。關(guān)于營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究不勝枚舉,但是目前涉及該領(lǐng)域研究的綜述文章較少,呈現(xiàn)了一定的研究缺陷。本研究將基于客觀數(shù)據(jù),運(yùn)用以定量為主,定性為輔的研究方法,對(duì)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究現(xiàn)狀進(jìn)行可視化分析,著重分析其整體發(fā)展方向和已有研究的內(nèi)在關(guān)聯(lián),并對(duì)該領(lǐng)域的未來(lái)研究趨勢(shì)進(jìn)行展望,以期對(duì)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究有所啟發(fā)。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù),采集時(shí)間為2019年12月31日。在CNKI中以“營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)”為主題詞進(jìn)行檢索。時(shí)間跨度為2010到2019年。共檢索出417篇文獻(xiàn),通過(guò)人工剔除與主題偏差較大的文獻(xiàn),最后得到有效文獻(xiàn)314 篇。

(二)研究方法及過(guò)程

本文主要使用CiteSpace對(duì)樣本文獻(xiàn)在作者以及關(guān)鍵詞這兩個(gè)方面繪制知識(shí)圖譜。并且以Excel為輔助工具,對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)。

首先,從CNKI中檢索相關(guān)主題文獻(xiàn)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,將來(lái)自CNKI的文獻(xiàn)以Refworks格式導(dǎo)出用于進(jìn)行CiteSpace分析,每條記錄主要包括作者、出版社、關(guān)鍵詞、題目等基本信息。然后將導(dǎo)出數(shù)據(jù)在CiteSpace中轉(zhuǎn)化為所需格式。接著在Excel中進(jìn)行樣本文獻(xiàn)的年代統(tǒng)計(jì)和趨勢(shì)預(yù)測(cè),在CiteSpace中設(shè)置相應(yīng)條件,對(duì)作者、關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化圖譜分析。

三、研究結(jié)果

(一)樣本的時(shí)間分析

圖1發(fā)文量隨年代分布圖

通過(guò)Excel對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和線性趨勢(shì)預(yù)測(cè)得圖1。結(jié)果發(fā)現(xiàn),營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究整體維持在每年約30篇的較低水平且呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2019年僅納入了到11月底的文獻(xiàn),故而文獻(xiàn)量較少。由此預(yù)測(cè)未來(lái)該領(lǐng)域的論文產(chǎn)出量仍然會(huì)在低水平上維持相對(duì)平穩(wěn)狀態(tài)。

(二)作者分析

通過(guò)CiteSpace對(duì)樣本文獻(xiàn)作者做出可視化知識(shí)圖譜。將Timespan設(shè)置為2010~2019,一年為一個(gè)時(shí)間切片,每個(gè)時(shí)間切片閾值TopN 為10,節(jié)點(diǎn)類(lèi)型選擇“Author”,使用“最小生成樹(shù)”來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)可讀性,處理后得到結(jié)果如圖2。圖2中節(jié)點(diǎn)連線僅顯示出由陳榮權(quán)與蔣城穎構(gòu)成的一個(gè)主要作者合作群,其余作者的節(jié)點(diǎn)均分散分布。可以看出營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的作者相互之間合作關(guān)系強(qiáng)度較弱,營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究者尚未形成系統(tǒng)化、高影響力的研究節(jié)點(diǎn)。

圖2文獻(xiàn)作者可視化圖譜

(三)關(guān)鍵詞分析

1.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

通過(guò)CiteSpace對(duì)樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析,節(jié)點(diǎn)類(lèi)型選擇“Keyword”,其余設(shè)置不變。圖中可見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)密度為0.0447,共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)密度較高、結(jié)構(gòu)緊密。圖譜中節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次,可以發(fā)現(xiàn)電力營(yíng)銷(xiāo)、信息系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)管理等關(guān)鍵詞是營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)詞匯。并且熱點(diǎn)詞匯之間的聯(lián)系非常緊密,說(shuō)明這些關(guān)鍵詞是研究的中心。其他詞都是圍繞其展開(kāi)研究,說(shuō)明營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域形成了系統(tǒng)化的研究方向。

2.關(guān)鍵詞聚類(lèi)分析

為了更直觀地分析營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究的關(guān)鍵詞,對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進(jìn)行聚類(lèi)分析。在CiteSpace中使用“Clusters”視圖得到聚類(lèi)模型,并運(yùn)用LLR算法生成聚類(lèi)標(biāo)簽。

如圖3所示,Q 值為0.5742 意味著聚類(lèi)結(jié)構(gòu)顯著,S值為0.593意味著聚類(lèi)合理。共聚為8類(lèi),分別是現(xiàn)狀、營(yíng)銷(xiāo)管理、管理信息系統(tǒng)、電力、管理、客戶服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)管理信息系統(tǒng)和營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)。

通過(guò)對(duì)形成的8個(gè)聚類(lèi)進(jìn)一步分析得出,營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究對(duì)現(xiàn)有營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀關(guān)注最多,其次是數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、建設(shè)管理信息系統(tǒng)以及管理控制這類(lèi)技術(shù)層面,最后關(guān)注點(diǎn)較多的是與之相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)。另外發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)主要研究對(duì)象為電力。

圖3文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)并聚類(lèi)可視化圖譜

四、結(jié)論與展望

(1)目前對(duì)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究處于穩(wěn)定狀態(tài),通過(guò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)可知相關(guān)研究仍會(huì)在低水平上維持相對(duì)平穩(wěn)狀態(tài)。因而需要相關(guān)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究者加大研究力度,推動(dòng)該研究領(lǐng)域發(fā)展。

(2)營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的研究人員之間處于分散的狀態(tài),合作強(qiáng)度較弱,尚未形成系統(tǒng)化、高影響力的研究節(jié)點(diǎn),相關(guān)研究者相互之間需要加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流。

(3)通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可知,電力營(yíng)銷(xiāo)、信息系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)、營(yíng)銷(xiāo)管理等關(guān)鍵詞代表了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)且營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域形成了系統(tǒng)化的研究方向。

(4)通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞的聚類(lèi)分析得到營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究的8大方面,關(guān)注點(diǎn)較多的是現(xiàn)有營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀,與營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)相關(guān)的技術(shù)、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)。另外分析得出有關(guān)研究對(duì)象主要為電力,在其他行業(yè)應(yīng)用較少。因此需要日后的研究更多地著眼于其他行業(yè),豐富營(yíng)銷(xiāo)信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域。

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