基于多元统计的电子商务性能分析算法框架研究

论文摘要

电子商务已经成为众多企业快速发展、建立竞争优势的一个重要途径,企业电子商务系统的综合性能直接体现着企业的服务水平和竞争力。如何通过电子商务性能测评以寻求企业电子商务性能的提高成为各国政府、学术界和企业界研究的重点,而设计和应用科学的评估算法是电子商务测评研究的关键。本文基于前期研究的多层次算法框架,引入了多元统计步骤,通过聚类分析将指标归类,找出指标间的客观联系,接着通过主成分分析提取关键指标,得到综合变量以降低分析维度,然后使用典型相关分析去除明显违背指标内在联系的答卷,以去除影响后续分析的废卷。经过以上步骤处理后的数据作为多层次分析的数据源,达到稳定分析结果,提高分析精度的效果,并且将原来的单变量综合分析提升为多变量综合分析,增加了专家综合评价的全面性和科学性。论文对新的算法框架进行了测试,并且基于新的算法提高了智能分析集成平台的电子商务测评能力。论文分析了算法框架的实现和优化的分析流程与模型实现。在此基础上,结合实际测评案例,选取了10家代表性的综合型电子商务,进行了完整的测评和应用案例分析,数据对比表明,所设计的算法框架相比于已有算法框架具有更好的稳定性和客观性。

论文目录

• 目录
• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的
• 1.3 研究内容
• 1.4 章节安排
• 第二章 电子商务性能测评算法研究现状
• 2.1 国内外电子商务测评研究现状
• 2.2 国内外算法研究及应用比较
• 2.3 电子商务评价的多层次分析算法
• 2.4 基于多元统计法的电子商务性能测评的研究
• 第三章 电子商务性能测评体系及其多层次分析算法
• 3.1 评价指标
• 3.2 评价模型
• 3.2.1 客观指标
• 3.2.2 主观问卷
• 3.3 评价流程
• 3.4 多层次算法框架
• 3.4.1 基于“置信因子”和“废卷阈值”降低样本误差
• 3.4.2 利用层次分析法确定权重
• 3.4.3 使用熵值法进行第二次调整
• 3.4.4 以模糊分析构造综合评价
• 3.5 评价工具
• 3.5.1 问卷管理平台
• 3.5.2 智能分析集成平台
• 3.5.3 排名分析诊断报告
• 3.6 测评平台的系统实现
• 3.6.1 软件体系设计
• 3.6.2 数据库模型
• 第四章 基于多元统计的电子商务性能分析算法优化
• 4.1 基于多元统计算法的电子商务测评
• 4.2 算法框架总体思想
• 4.3 多元统计算法流程
• 4.3.1 利用聚类分析（Cluster analysis）将指标分类
• 4.3.2 用主成分分析法（Principal components analysis）提取关键指标
• 4.3.3 用典型相关分析（Canonical correlation analysis）去除明显背离废卷
• 4.3.4 利用多层次算法进行数据分析
• 4.4 多元统计算法数据分析实例
• 4.4.1 利用聚类分析将指标归类
• 4.4.2 主成分分析提取主成分
• 4.4.3 典型相关分析去除明显背离废卷
• 4.5 算法开发与实现
• 4.5.1 多元统计算法的实现
• 4.5.2 多层次算法的实现
• 第五章 多元统计算法框架效果验证及电子商务测评应用案例
• 5.1 算法框架的验证方法与流程
• 5.2 实验结果分析
• 5.3 电子商务性能测评应用案例
• 5.3.1 测评对象
• 5.3.2 问卷发布
• 5.3.3 客观指标测评
• 5.3.4 主观指标测评
• 5.3.5 测评数据汇总
• 5.3.6 应用多元统计算法框架分析测评数据
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录1: 电子商务性能指标体系（部分）