基于GIS的网购大数据挖掘分析——以京东线上手机交易记录为例

发布时间：2018-10-10 17:24

【摘要】：采用空间聚类、分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)以及空间自相关等空间数据挖掘方法,在地理信息系统(Geographic Information System,GIS)平台下对京东线上手机交易记录数据进行挖掘分析.结论如下:东部地区网络消费数量远远大于中部和西部,而中部和西部网络消费数量差异不大;信息化水平以及城市化进程是区域网络消费的主要驱动力;从总体的空间差异性来看,全国网络消费呈现出较为集中的空间分异特征.从局部的空间差异性来看,西北部地区为网络消费的落后区,而北京和广东两地为网络消费的发达区.
[Abstract]:Spatial clustering, classification and regression tree (Classification and Regression Tree,CART), spatial autocorrelation and other spatial data mining methods are used to mine and analyze JingDong's mobile phone transaction records on the platform of Geographic Information system (Geographic Information System,GIS). The conclusions are as follows: the amount of network consumption in the eastern region is much larger than that in the central and western regions, while the difference between the central and western areas is not significant, the level of information and the process of urbanization are the main driving forces of the regional network consumption. From the overall spatial difference, the national network consumption shows a more concentrated spatial differentiation. From the local spatial difference, the northwestern region is the backward area of network consumption, while Beijing and Guangdong are the developed areas of network consumption.
【作者单位】： 福建师范大学地理科学学院;
【基金】：欧盟科技合作专项经费项目(247608)
【分类号】：F724.6;TP311.13

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本文编号：2262640