【摘 要】
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随着互联网和相关技术地不断迭代,大数据挖掘渐入各行各业。企业利用大量数据揭露已知的业务现状及问题,推测未来市场的机遇点,获取潜在商业信息价值是从数据中“淘金”的智能获取过程,是企业面对着海量的数据必选手段。从这个方面来说,医药电商行业在利用数据挖掘方面稍显落后,鲜少有基于大数据样本的支持。本论文通过实证研究,构建多种线性回归模型,侧重剖析HYS网上购药平台成交量的影响因素,帮助企业挖掘用户深度价值
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随着互联网和相关技术地不断迭代,大数据挖掘渐入各行各业。企业利用大量数据揭露已知的业务现状及问题,推测未来市场的机遇点,获取潜在商业信息价值是从数据中“淘金”的智能获取过程,是企业面对着海量的数据必选手段。从这个方面来说,医药电商行业在利用数据挖掘方面稍显落后,鲜少有基于大数据样本的支持。本论文通过实证研究,构建多种线性回归模型,侧重剖析HYS网上购药平台成交量的影响因素,帮助企业挖掘用户深度价值,寻找新的业务增长盈利空间。本论文选取HYS平台的真实用户数据样本量220个,结合SPSS数据挖掘工具自动化分析,主研究注册新用户数、用户浏览量、活跃老用户数、付费新用户数、付费老用户数五个影响因素对成交量的影响。构建相对应的多元线性回归预测模型,分别对平台APP端、M站、PC官网以及总体业务情况进度深度剖析。结合现阶段业务形态,针对四个不同的模型结果展开多维度信息挖掘,帮助HYS平台从定性、定量两个角度来了解目前平台营运和管理特有问题。基于有限的资源最大限度地利用数据赋能,聚焦讨论如何提升平台成交量。从模型结果上看,模型解释能力较强且与业务现状表现相一致,对其具有实际指导意义,能启发研究者新思路。后续,通过数据化运营思维为HYS平台提出可实施的优化策略,提出将产品体系进行更多元层次划分,以满足用户不同层级需求,提供不同层次的会员服务选择的应对策略。文末,分析与总结出本论文可提升的空间与扩展性,希望为后续学者研究提供技术或方法的参考,使得此套方法能在实际工作中被广泛应用。
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