基于线上数据的网店销售量影响因素研究

本文以Python爬虫采集的天猫商城655家服装业店铺数据为样本。首先,对我国当前的互联网经济状况进行描述性分析;其次,本文将店铺销售量划分为高、中、低三类,建立有序多分类反应变量的Logistic回归模型,并进行逐步回归筛选出对销售量影响显著的5个变量,分别为价格、总评价数、收藏量、描述评分、服务评分;然而,考虑到BP神经网络系统中算法所特有的缺陷,结合混合GA-BP算法对模型进行优化,拟合效果高达近97%,再次验证了5个影响因素的显著性;最后,综合上述研究结论,对目前网店的营销提出若干合理建议。