基于分類回歸樹的網(wǎng)絡(luò)商品促銷效果評(píng)估研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)電子經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)上重要的購物方式。近幾年，電商為了擴(kuò)大影響、增加銷售收入，開始選擇在節(jié)假日舉辦大型促銷活動(dòng)。因此，正確評(píng)估商品在節(jié)日促銷活動(dòng)中的促銷效果對(duì)商家的生存發(fā)展至關(guān)重要，本文提出了一種基于分類回歸樹的網(wǎng)絡(luò)商品促銷效果評(píng)估方法。
　　首先，本文介紹了網(wǎng)絡(luò)促銷的有關(guān)概念及相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分類方法。為了幫助商家制定有效的促銷決策和方案，用事中評(píng)估中的觀察法對(duì)各項(xiàng)行為指標(biāo)的記錄數(shù)據(jù)來作為我們的評(píng)估指

2、標(biāo)。從天池大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲得經(jīng)過脫敏處理過的的天貓客戶真實(shí)行為數(shù)據(jù)，包括促銷活動(dòng)期間內(nèi)10000個(gè)用戶的100萬多條交易記錄和20萬條購買記錄。通過SQL軟件對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后提取了七個(gè)客戶行為指標(biāo)，分別為日均瀏覽次數(shù)、日均收藏次數(shù)、日均加入購物車次數(shù)、日均立即購買次數(shù)、日均顧客數(shù)量、同類別商品個(gè)數(shù)、產(chǎn)生用戶行為的天數(shù)。進(jìn)一步，定義購買記錄中日均購買次數(shù)超過100的視為網(wǎng)絡(luò)熱銷商品，不到100次的為非熱銷商品。
　　再而

3、，基于之前得到的七個(gè)評(píng)估指標(biāo)，分別建立了四個(gè)基于客戶行為的網(wǎng)絡(luò)商品促銷效果的評(píng)價(jià)模型:基于Fisher LDA的促銷效果模型、基于logistics的促銷效果模型、基于K-均值聚類的促銷效果模型以及分類回歸樹的促銷效果模型。利用上面提出的4個(gè)模型，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的類別錯(cuò)判率比較發(fā)現(xiàn)，基于分類回歸樹的分類準(zhǔn)確率以及模型穩(wěn)定性最好。采用分類回歸樹所得結(jié)果:影響商品促銷效果的因子依次是日均訪問顧客數(shù)量、日均立即購買次數(shù)、同類型商品個(gè)數(shù)