【摘 要】
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如今,随着网络的日益普及,电子商务,特别是C2C的网上购物模式,也迎来了蓬勃的发展,国内的淘宝,国外的eBay等网上购物平台已经逐渐融入并成为了人们生活中的一部分。网上购物
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如今,随着网络的日益普及,电子商务,特别是C2C的网上购物模式,也迎来了蓬勃的发展,国内的淘宝,国外的eBay等网上购物平台已经逐渐融入并成为了人们生活中的一部分。网上购物平台改变了人们消费模式的同时,也带来了海量的数据,这些数据包括了客户资料、交易数据、商品信息、网页数据等,其中无疑囊括了巨大的有价值信息,如果加以提炼,将对网上购物平台的客户管理、市场开拓、风险控制、收益提升等带来极大的帮助,这也使统计技术有了用武之地。本文将基于某国际网上购物平台的数据,针对卖家这个网上购物平台的重要参与者,运用统计方法进行两方面的数据挖掘：其一是基于logistic回归的的卖家销售能力波动的预测；其二是使用聚类分析,基于主成分分析、因子分析预处理的数据,对卖家进行的细分。最后,结合这两部分的分析结果,对卖家进行针对性的管理。Logistic回归与聚类分析结果的结合使用,是本文的一大创新点。
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