基于多元统计的互联网团购网站分析

发布时间：2017-09-08 17:25

  本文关键词：基于多元统计的互联网团购网站分析

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【摘要】：随着团购市场的不断发展，，一些企业发展迅速并逐渐壮大，同时也有一些企业因发展缓慢而退出团购市场，影响企业成功与失败的因素有很多，因此，我们考虑利用数据来分析团购网站对企业的影响，这样不仅可以促进互联网行业的发展，也具有一定的现实意义。 本文主要研究了团购网站对企业的影响问题，首先，介绍了常用的多元统计分析方法：主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析法。然后，采用多元统计方法从众多指标中选取了17个关键因子，对50家典型活跃的团购企业进行分类，并借助SPSS16.0和Excel进行实证分析，实验结果表明该分析方法具有一定的实用性，是比较有效的方法。 从本文的分析结果我们可以得出，影响团购网站发展的因素主要为经济因子、流量因子、搜索引擎因子、活跃度因子、权重因子。最后，通过因子得分和聚类分析进行了分类，并利用判别分析对因子得分分类进行了判别，得到了比较理想的结果，同时这也为我国团购企业提供了比较可靠的信息。
【关键词】：团购网站 多元统计 因子分析 聚类分析 判别分析
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F224;F724.6;F49
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目录5-7
• 1 绪论7-12
• 1.1 问题的提出7
• 1.2 本文的研究目标及研究意义7-8
• 1.3 国内外研究现状分析8-11
• 1.3.1 国外团购行业的发展状况8-9
• 1.3.2 国内团购网站发展的历史进程9-11
• 1.4 本文的主要研究内容与组织结构11
• 1.5 文中创新之处与不足11-12
• 2 团购指标简介12-17
• 2.1 团购指标选取标准12-14
• 2.2 代表性指标描述统计分析14-17
• 3 数学原理和统计方法简介17-23
• 3.1 主成分、因子分析原理17-20
• 3.1.1 主成分分析17-18
• 3.1.2 因子分析18-19
• 3.1.3 因子分析数学模型中的几个相关概念19-20
• 3.2 系统聚类与判别分析20-23
• 3.2.1 聚类原理、步骤与计算方法20-21
• 3.2.2 判别分析的原理及 Fisher 判别方法21-23
• 4 实证分析23-39
• 4.1 样本、指标的选择与预处理23
• 4.2 因子分析过程及结果展示23-30
• 4.2.1 分析过程详解23-27
• 4.2.2 团购网站基于因子分析的得分排名27-30
• 4.3 因子分析结果探讨30-31
• 4.4 聚类判别分析过程及结果31-38
• 4.4.1 聚类结果31-33
• 4.4.2 基于因子得分分类标准的判别分析33-38
• 4.5 聚类与判别结论38-39
• 5 总结与展望39-40
• 5.1 总结39
• 5.2 展望39-40
• 致谢40-41
• 参考文献41-42

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本文编号：815320