统计方法在电子商务卖家行为分析中的应用

发布时间：2017-09-16 19:08

  本文关键词：统计方法在电子商务卖家行为分析中的应用

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【摘要】：如今,随着网络的日益普及,电子商务,特别是C2C的网上购物模式,也迎来了蓬勃的发展,国内的淘宝,国外的eBay等网上购物平台已经逐渐融入并成为了人们生活中的一部分。网上购物平台改变了人们消费模式的同时,也带来了海量的数据,这些数据包括了客户资料、交易数据、商品信息、网页数据等,其中无疑囊括了巨大的有价值信息,如果加以提炼,将对网上购物平台的客户管理、市场开拓、风险控制、收益提升等带来极大的帮助,这也使统计技术有了用武之地。本文将基于某国际网上购物平台的数据,针对卖家这个网上购物平台的重要参与者,运用统计方法进行两方面的数据挖掘：其一是基于logistic回归的的卖家销售能力波动的预测；其二是使用聚类分析,基于主成分分析、因子分析预处理的数据,对卖家进行的细分。最后,结合这两部分的分析结果,对卖家进行针对性的管理。Logistic回归与聚类分析结果的结合使用,是本文的一大创新点。
【关键词】：电子商务 卖家行为 数据挖掘 logistic回归 主成分分析 聚类分析
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F713.36
【目录】：

• 论文摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 选题的背景及意义10-12
• 1.2 国内外文献综述12-13
• 1.3 本文的内容和安排13-14
• 第二章 卖家销售能力波动预测14-34
• 2.1 logistic回归14-24
• 2.1.1 logistic回归模型简介14-16
• 2.1.2 模型参数的意义16-17
• 2.1.3 模型的参数估计17-18
• 2.1.4 模型的检验18-21
• 2.1.5 模型变量的选择21-24
• 2.2 logistic回归在卖家销售能力波动预测中的应用24-34
• 2.2.1 数据说明及变量分组24-26
• 2.2.2 WOE值及Ⅳ值的计算26-27
• 2.2.3 共线性诊断27-28
• 2.2.4 模型建立28-29
• 2.2.5 模型效果评估29-32
• 2.2.6 模型的监控32-33
• 2.2.7 模型的使用33-34
• 第三章 卖家细分34-47
• 3.1 主成分分析简介34-37
• 3.1.1 主成分分析的基本原理34-35
• 3.1.2 主成分分析的相关计算35-37
• 3.2 聚类分析简介37-41
• 3.2.1 聚类分析的基本思想37
• 3.2.2 聚类分析的度量37-38
• 3.2.3 聚类分析方法介绍38-41
• 3.3 聚类分析在卖家细分中的应用41-45
• 3.3.1 基于主成分分析的数据处理41-44
• 3.3.2 基于聚类分析的卖家细分44-45
• 3.4 模型的叠加使用45-47
• 第四章 结果分析和总结展望47-48
• 参考文献48-49
• 致谢49

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王平;统计方法在客户细分数据挖掘中的应用[D];华东师范大学;2009年

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本文编号：864883