Volume 1,Issue 3
Fall 2025
基于对应分析与层次聚类的网购消费者行为研究
本文结合对应分析与层次聚类方法，基于抖音商城平台的大规模订单数据，深入分析了电商交易数据中多维变量之间的对应关系及其结构特征，揭露了网购消费者在支付方式、购物时间段与地域分布等维度下的行为模式差异。研究结果为平台在支付系统优化、区域运营决策及精准营销实施提供了理论依据与数据支持。
[1]陈红．电子商务环境下消费者购买行为研究 ［J］．商场现代化，2025, (02): 10-12.
[2]崔玉宾．电子商务对消费者行为的影响分析——基于两种电商模式的比较 ［J］．商业经济研究，2020, (10): 89-93.
[3]张亮．基于用户画像算法的饲料电商精准营销策略研究 ［J］．中国饲料，2024, (20): 100-103.
[4]Liu Y, Luo J, Zhang L. The effects of mobile payment on consumer behavior［J］．Journal of Consumer Behaviour, 2021, 20(3): 512-520.
[5]凌峰，戚湧．基于聚类与对应分析的江苏科技资源配置现状研究 ［J］．科技进步与对策，2019, 36 (10): 41-48.
[6]景帅，王起琮，程浩，等．R-Q因子分析在塔里木盆地寒武系白云岩岩相分析中的应用 ［J］．桂林理工大学学报，2020, 40 (04): 695-702.
[7]吴翔华，李旺男．基于对应分析的人才安居方式及影响因素研究——以南京江北新区为例 ［J］．现代城市研究，2023, (09): 8-12.
[8]贺畅，李可．基于对应分析的新能源汽车智能化功能偏好研究 ［J］．汽车文摘，2024, (12): 8-13.
[9]Van de Velden M, D’Enza A I, Palumbo F. Cluster correspondence analysis［J］．Psychometrika, 2017, 82(1): 158-185.
[10]Pivkin V Y, Pivkina I V. Processing of experimental data using discretization of their domains［J］．Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2010, 46:
507-509.
[11]Qiu J, Lin Z, Li Y. Predicting customer purchase behavior in the e-commerce context［J］．Electronic commerce research, 2015, 15: 427-452.
[12]Greenacre M J. Correspondence analysis［J］．Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2010, 2(5): 613-619.
[13]Nielsen F, Nielsen F. Hierarchical clustering［J］．Introduction to HPC with MPI for Data Science, 2016: 195-211.
[14]Eszergár-Kiss D, Caesar B. Definition of user groups applying Ward’s method［J］．Transportation Research Procedia, 2017, 22: 25-34.
[15]McHugh M L. The chi-square test of independence［J］．Biochemia medica, 2013, 23(2): 143-149.