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女装销售排行分析--淘宝女装销售数据挖掘

发布时间:2012-02-11 11:01 来源:工大在线字号:T|T

  数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用,它是以市场营销学的市场细分原理为基础,通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。
  
  低廉的价格、便捷的送货上门服务、种类繁多的商品,形成了网络购物对消费者的致命吸引力。随着网络的普及发展,网上购物已经成为一种主流消费的方式,让消费者充分享受到精明消费的乐趣。作为市场中最大的一个网购平台,越来越多的卖家纷纷进入淘宝市场,企图在鱼龙混杂,竞争激烈的角逐中分得一杯羹。
  
  本文通过一些限制条件下收集的淘宝女装的一些销售数据,对其进行数据挖掘,从而验证现下流行的对于淘宝排行因素的猜测,达到验证某些猜测的目的,或通过此数据挖掘,推测出这些因素对销量的影响,借此希望给淘宝平台的卖家对自己销售的服装提供一些具有参考价值的结论。
  
  首先,本文详细描述了数据挖掘和营销基础,并给出了数据挖掘步骤和方法。
  
  然后,通过对淘宝数据的收集,参考现有文献分析问题的相关因子,选取了收藏人气、宝贝得分、店铺好评率为挖掘因子,并对其进行相关挖掘,得到挖掘分析结果。
  
  最后,根据对淘宝女装销售数据的挖掘结果,进行基于营销理论的相关分析,并针对卖家给出相应的决策支持意见和建议。
  
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