基于网络数据的净水器销量影响因素分析

2024-01-27 03:59

本文主要是介绍基于网络数据的净水器销量影响因素分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

什么是数据分析呢?数据分析就是利用适当的统计方法对收集来的数据进行分析,将数据汇总,充分发挥数据的作用。接下来聊聊数据分析的大致流程:

1.明确分析的目的,把数据的潜在价值挖掘出来,看看数据本身的规律

2.数据的采集与清洗(无非是线上线下、数据库之类的,数据清洗也许会是个大工程可能需要将不规整的数据弄得规整)

3.描述统计(以图形或表格的方式直观呈现出来,我经常用到图形可能是直方图、图形图、箱线图、散点图等。)

4.进行数据分析及建模

5.报告的撰写(一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。)

这一切的前提是对行业的了解,数据与业务的结合,根据业务的需要制定发展计划,归类出需要整理的数据。

《基于网络数据的净水器销量影响因素分析》

主要针对自己的论文进行数据分析的了解,以统计学、数据挖掘理论知识为基础,借助R语言软件,通过网络爬虫获净水器的相关数据。研究净水器销量影响因素以及影响程度,借助回归模型进行分析, 由于分析的被解释变量为数值型变量,解释变量为分类型变量及数值型变量,故建立多元线性回归模型进行分析

当时的主要研究框架如下:

指标的选择:

描述统计

Ø净水器的销量作对数直方图,可以看出净水器销量是呈现右偏分布的

Ø销量最高的是海尔品牌的非直饮净水器,保修期为1年,智能类型为阿里小智,其原价为699/元,促销价为168/元,价格波动幅度较大。

 

回归模型的构建

模型解读

Ø注:针对取对数后的净水器销量分析说明:统一对数线性模型的系数估计解读为“增长率”,在控制其它因素不变的情况下:

Ø保修期:保修期为5年的净水器销量最高,比保修期为1年的销量高55%

Ø智能类型:阿里小智的净水器销量最高,其次为其他,不支持智能类型的净水器销量最低;

Ø功效:非直饮的净水器销量最高,功效为非直饮的净水器销量比直饮高12%

Ø店铺分类:官方旗舰店的净水器销量最高,店铺分类为官方旗舰店的净水器销量比专营店的销量高17%

Ø物流评分的增加会带来净水器销量的增加;

Ø原价的降低会带来净水器销量的增加;

Ø人气值的增加可能会带来净水器销量的增加。

Ø对因变量销量取对数后,建立对数线性模型 ,模型的F检验拒绝原假设,说明建立的模型显著。调整后的可决系数为0.53,模型的拟合程度尚可接受。

模型检验与修正

结论

通过对网络数据进行描述统计分析和模型分析,得出净水器销量影响因素如下所示:

1)净水器的使用位置影响销量,即净水器用在终端净水的位置还是水运输过程中的净水,或者是水源头净水的位置,都将影响消费者对净水器的需求。

2)店铺分类对净水器的销量有影响,专卖店和官方旗舰店的口碑,影响净水器的销量。

3)净水器的智能类型影响净水器的销量,净水器的质量效果越好,其销量将会受到影响。

4)净水器的功效决定净水器的用途,其功效也影响净水器的销量。功效为非直饮功效的销量比较高,而大多数消费者还是比较亲睐于非直饮的净水器。

5)净水器的网络店铺评分影响净水器的销量。对店铺评分越高,被顾客关注度越高,净水器销售的成交量越高。

6)保修期时间长的净水器销量较高,保修时间长使得顾客安全感提升且省去了很多维修费用。

7)净水器价格低且打折力度大也会使得净水器的销量提高。

8)当人气值和累计评价较高时,增加了消费者的购物信心其产品的销量也就会有所提高。

建议

创新点与不足

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