电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化

发布时间：2017-07-16 08:18

本文关键词：电子商务环境下基于点击流的需求预测模型和企业库存优化

【摘要】：基于电子商务平台中较有代表性的两大数据:点击量和购买量数据之间的关系,通过点击量和购买量的历史信息进行需求预测,并对需求预测模型的有效性进行理论证明。以电商企业为研究对象,以库存成本最小化为目标,运用单阶段报童模型对电子商务企业的库存模型进行优化,证明模型的有效性、适用条件及其库存成本降低的概率下限,分析适用于这一优化模型的企业特征,并为企业提出相应的库存策略。基于天猫平台实际数据,对加入需求预测模型的报童模型的性质进行了实证研究。结果表明,并非所有电商企业都能通过应用点击-购买需求模型对库存管理进行优化,电商企业应根据企业自身特征采用相应的库存策略以降低其库存成本。
【作者单位】：上海交通大学安泰经济与管理学院;
【关键词】： 电子商务 需求预测 库存模型
【基金】：国家自然科学基金项目(71531010),基于物联网的产品状态智能监控与质量管理
【分类号】：F274
【正文快照】： 1 问题描述及假设大数据时代下,互联网引入了由用户产生数据的模式,并伴随着数据多源头、低成本和更及时的特征。与此同时,互联网相关技术的革新使得数据的收集和分析成为可能。构建在互联网基础上的电子商务和传统零售比较的优势之一就是数据的可获得性。电子商务可以实时

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