發(fā)布時間：2021-11-15 06:29

　　目前,人們在生活工作中越來越離不開互聯(lián)網,并且已經習慣依賴于互聯(lián)網購物。本文首先考慮網絡商鋪狀態(tài)、商鋪銷量的多種因素,進而構建網絡電商平臺商鋪的發(fā)展評價指標;其次,利用決策樹ID3算法建立影響商鋪穩(wěn)定性的分析模型;最后,確定了包括收藏人氣、物流服務質量、商鋪的賣家信用度以及以往客戶對商品評價在內的四項關鍵影響因素。通過本文建立的分析模型可以為網絡商鋪客戶穩(wěn)定性評價提供一種較為客觀的視角,同時也為電商平臺對網店的管理和良性發(fā)展提供了決策依據(jù)。 

【文章來源】：廣西質量監(jiān)督導報. 2020,(10)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

2015.12—2020.3網絡購物用戶規(guī)模及使用率

基于指標評價體系的構建，使電子商鋪用戶數(shù)量保持穩(wěn)定性。依據(jù)合法性、客觀性、科學性與量化性相結合、公平性、準確性、公正性等原則(樊正洪等，2011)，本文從某電子商務平臺中抽取了100家知名品牌運動鞋商鋪，利用數(shù)據(jù)挖掘技術及分類方法對這些商鋪的各項指標進行研究分析，并建立指標評價體系結構，如圖2所示。決策樹是一種數(shù)據(jù)挖掘分類算法，具有高效的數(shù)據(jù)挖掘分類的能力，因而受到學術各領域的廣泛應用。本文基于ID3算法對電子商務網絡商鋪的客戶穩(wěn)定性進行分類研究。其具體步驟如下:

三、應用實例本文選取的電子商務商鋪樣本百家(即:total=100)，表現(xiàn)為“穩(wěn)定性”的類別屬性(m=3)的值域為{高;中;低}。設c1為“高”，包含的樣本量n1=37,c2為“中”，包含的樣本量n2=30,c3為“低”，包含的樣本量n3=33。本文使用SQL Server 2008進行決策樹分類驗證，采用Analysis Services以導入的網絡商城商鋪數(shù)據(jù)進行決策樹分類挖掘。將客戶穩(wěn)定性作為基礎及其他屬性進行導入，進而創(chuàng)建決策樹用于“商鋪數(shù)據(jù)挖掘”，結果如下圖3、圖4所示。


本文編號：3496225