本文關(guān)鍵詞：基于地域特征的網(wǎng)購數(shù)據(jù)模式分析及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 電子商務(wù) 銷售特征 地域特征 銷售預(yù)測 商品推薦

【摘要】：近年來,我國在以在線交易為主要形式的電子商務(wù)領(lǐng)域獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著阿里集團(tuán)、京東商城等公司對基礎(chǔ)平臺建設(shè)的日臻完善,我國電子商務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)跨過了平臺建設(shè)時期,正式進(jìn)入了中小型電商企業(yè)依靠平臺力量開展競爭,開拓具有自身特色競爭力的快速發(fā)展的階段。中小型電商企業(yè)通過推出個性化的產(chǎn)品和服務(wù),能夠更加滿足人們?nèi)找嬖鲩L的線上交易需求,實現(xiàn)了電商市場的細(xì)分和服務(wù)優(yōu)化。但是,中小型電商企業(yè)由于技術(shù)和資源的限制,對自身所獲取的大量交易數(shù)據(jù)資源沒有引起足夠的重視。一方面,因為需要依托公共平臺實現(xiàn)在線交易業(yè)務(wù),使得對營銷推廣具有核心意義的用戶數(shù)據(jù)被管控在平臺級電商手中;另一方面,由于對自身銷售數(shù)據(jù)缺乏適用的分析方法與技術(shù)工具,通過分析挖掘自身數(shù)據(jù)模式從而實現(xiàn)個性化服務(wù)的探索與開拓不夠,從而無法在激烈的競爭中保持優(yōu)勢,不斷增加對潛在客戶的吸引力。中小型電商企業(yè)一般具有服務(wù)區(qū)域性和產(chǎn)品專門化的特點,因此,在產(chǎn)品營銷和服務(wù)定制中必須充分關(guān)注地域特征的差異,從而根據(jù)不同的地域特點制訂相適應(yīng)的銷售預(yù)測和服務(wù)推薦。本文研究基于江蘇省連云港市天馬網(wǎng)絡(luò)發(fā)展有限公司的真實銷售數(shù)據(jù),通過對影響企業(yè)銷售和服務(wù)的內(nèi)外部因素進(jìn)行分析,從而構(gòu)建符合地域特征的電商銷售預(yù)測及推薦模型,輔助企業(yè)進(jìn)行管理及運營。本文主要研究工作包括如下內(nèi)容:(1)基于電商企業(yè)自身特點,通過對電商銷售數(shù)據(jù)的清洗、屬性選擇和聚類分析,發(fā)現(xiàn)其中蘊含的具有季節(jié)性和經(jīng)濟發(fā)展水平等地域特征的商品共性分類,從而發(fā)現(xiàn)影響線上銷售量的重要外部因素及其相關(guān)性程度,為實現(xiàn)面向地域的銷售預(yù)測和服務(wù)推薦提供可靠的依據(jù)。(2)在對影響電商銷售的地域特征信息篩選的基礎(chǔ)上,采用時間序列分析方法建立基于地域特征信息和歷史銷售數(shù)據(jù)的銷量預(yù)測模型,提出了一種基于隱馬爾科夫模型的預(yù)測方法,該方法能夠有效改善簡單的基于以往銷售數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,實驗驗證了本文方法的有效性。(3)基于上述提取的商品共性規(guī)則和地域共性規(guī)則等,建立基于遺傳算法的面向地域的商品推薦模型,并對模型的泛化能力及規(guī)則限制能力做出優(yōu)化,提高模型實際應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 銷售特征 地域特征 銷售預(yù)測 商品推薦
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 1 緒論16-24
• 1.1 研究背景16-17
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究17-21
• 1.3 研究意義21
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容21-22
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)22-24
• 2 中小型電商運營模式及數(shù)據(jù)分析24-31
• 2.1 中小型電商企業(yè)運營模式簡介24-25
• 2.2 電商銷售數(shù)據(jù)25-28
• 2.3 電商相關(guān)外部數(shù)據(jù)28-30
• 2.4 小結(jié)30-31
• 3 地域特征相關(guān)性因素分析31-42
• 3.1 基于銷售數(shù)據(jù)的信息提取31-37
• 3.2 基于外部數(shù)據(jù)的信息提取37-39
• 3.3 電商銷售數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)的相關(guān)性研究39-41
• 3.4 小結(jié)41-42
• 4 基于地域特征信息的銷售預(yù)測42-53
• 4.1 基于歷史數(shù)據(jù)的定量預(yù)測模型42-43
• 4.2 基于外部單因素的定性預(yù)測模型43-45
• 4.3 基于外部多因素的定性預(yù)測模型45-46
• 4.4 實驗46-52
• 4.5 小結(jié)52-53
• 5 基于地域特征信息的商品推薦53-63
• 5.1 基于外部數(shù)據(jù)的推薦對象53
• 5.2 遺傳推薦算法模型53-58
• 5.3 遺傳推薦算法模型優(yōu)化58-59
• 5.4 實驗59-62
• 5.5 小結(jié)62-63
• 6 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 附表1：隨機生成商品表68-69
• 附表2：潛在優(yōu)勢組合表69-70
• 作者簡歷70-72
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集72

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本文編號：911510