發(fā)布時(shí)間：2021-03-13 17:10

　　互聯(lián)網(wǎng)的普及給我們的生活帶來了諸多便利,隨著移動應(yīng)用程序的快速發(fā)展,訂餐APP成功占領(lǐng)整個(gè)餐飲外賣行業(yè)市場。越來越多的人們選擇在外賣平臺上點(diǎn)餐,使得外賣產(chǎn)業(yè)的持續(xù)快速增長,這既推動了線上線下融合發(fā)展,又拓寬了消費(fèi)應(yīng)用場景,為餐飲行業(yè)發(fā)展注入新動能。線上消費(fèi)往往存在信息不對稱問題,對商家而言,食品的種類、定價(jià)、配送時(shí)間等多種因素都將影響消費(fèi)者的購買意愿,從而影響店鋪的銷量。對消費(fèi)者而言,面對數(shù)量繁多的外賣商家,如果不能充分了解商家信息,很難做出滿意的購買決策�；诖�,本論文選取市場交易額最大的美團(tuán)外賣平臺,采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取濟(jì)南市長清大學(xué)城美團(tuán)外賣商家信息,通過對外賣商家數(shù)據(jù)展開研究,為商家和消費(fèi)者提供決策參考。本論文具體研究內(nèi)容如下:（1）美團(tuán)外賣商家基本情況分析。在明確研究目的與研究對象后,首先通過八爪魚數(shù)據(jù)采集器獲取美團(tuán)外賣網(wǎng)上濟(jì)南市長清區(qū)大學(xué)城的商家數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)篩選,然后根據(jù)各指標(biāo)數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行對外賣商家的基本情況、類別分布及經(jīng)營狀況進(jìn)行可視化分析;（2）基于K-means聚類的店鋪分類模型構(gòu)建。初步選取影響店鋪分類的主要指標(biāo),使用SPSS對上述指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

外賣商家部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本

外賣評分Top3商家雷達(dá)圖

美食類別詞云圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于K-Means聚類算法的股票技術(shù)指標(biāo)分析[J]. 項(xiàng)睿,吳華玲,李琳,張立.  電腦編程技巧與維護(hù). 2019(12)
[2]基于聚類分析的航空公司客戶群細(xì)分及營銷策略[J]. 李晴雯,涂敏,段李杰.  物流工程與管理. 2019(12)
[3]一種局部概率引導(dǎo)的優(yōu)化K-means++算法[J]. 王海燕,崔文超,許佩迪,李闖.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2019(06)
[4]基于K-MEANS聚類的電商店鋪經(jīng)營策略分析[J]. 夏名首,劉玉林.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(05)
[5]基于RFM分析與聚類算法的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購用戶分類研究[J]. 王曉耘,張樹華,魯天琦,姜瑜斐.  生產(chǎn)力研究. 2016(07)
[6]基于改進(jìn)決策樹算法的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購顧客行為模式分析研究[J]. 卜心怡,魯天琦,張樹華,姜瑜斐.  生產(chǎn)力研究. 2016(06)
[7]基于相關(guān)和聚類算法的團(tuán)購網(wǎng)站銷售額因素分析[J]. 李煒.  科技風(fēng). 2015(14)
[8]決策樹算法在網(wǎng)絡(luò)購物決策中的應(yīng)用[J]. 胡慧.  內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(02)
[9]決策樹算法在團(tuán)購商品銷售預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 費(fèi)斐,葉楓.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2013(02)
[10]基于因子分析與聚類分析的團(tuán)購網(wǎng)站發(fā)展研究[J]. 江耘,王翀.  商業(yè)時(shí)代. 2012(35)

碩士論文
[1]基于決策樹算法的成績預(yù)測模型研究及應(yīng)用[D]. 吳蓓.西安理工大學(xué) 2019
[2]北京市外賣O2O型餐飲業(yè)消費(fèi)者行為特征分析[D]. 陳丹.蘭州大學(xué) 2019
[3]基于大眾點(diǎn)評網(wǎng)餐飲業(yè)商家分類探究[D]. 李靜.浙江工商大學(xué) 2018
[4]基于美團(tuán)外賣用戶在線評論的情感分析研究[D]. 王升盈.燕山大學(xué) 2018
[5]基于大眾點(diǎn)評數(shù)據(jù)的城市餐飲消費(fèi)行為可視分析[D]. 敖成鳳.西南科技大學(xué) 2018
[6]基于改進(jìn)評價(jià)情感傾向與銷量的團(tuán)購店鋪聚類模型研究[D]. 徐暢.河北大學(xué) 2018
[7]基于決策樹算法的大學(xué)生就業(yè)預(yù)測模型及應(yīng)用研究[D]. 王亞如.華中師范大學(xué) 2018
[8]基于約束的高維不確定子空間聚類[D]. 高璐.大連理工大學(xué) 2016
[9]基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購顧客購買行為模式分析研究[D]. 姜瑜斐.杭州電子科技大學(xué) 2016
[10]C2C平臺上消費(fèi)者重復(fù)購買行為實(shí)證研究[D]. 張娟.合肥工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號：3080604