淘宝天猫店白酒类销售量影响因素的数据挖掘(2)
这些年，电商在争议中成长，酒类电商在质疑中前行。从酒仙网、中酒网及1919酒类直供等主流电商近期的表现来看，其竞争已然进入一个全新的阶段，即从过去单一的线上流量到多元的线下竞争，也就预示着酒类电商凭借网络平台销售、展示及电商代运营等模式轻松赚上游酒厂钱的好日子已经一去不复返。传统酒企、经销商都在考虑向自主电商靠拢，第三方综合酒类平台已经逐渐丧失了它的竞争优势。
如何能在云云众多的自主酒类电商中脱颖而出，已经成了当下各个酒企、经销商最关心的问题。本课题所要研究的，就是主体电商在经销酒类商品时，会对其销售量产生影响的各个因素。通过对这些因素进行分析研究，寻找到能提升酒类电商销售量的关键指标。
目前，我国对“互联网+酒水”这样模式的研究正在进行，目前还存在有许多难题，例如：购酒的习惯问题、打通消费者接口的问题、信息化系统管理问题、线下门店功能转变问题、巨额资金问题、产品质量问题等等。而国外对互联网上酒类电商如何经营的问题的研究还尚未深入。
对于经营酒水产品的主体电商经营者来说，能够拥有非常直观的经营指导，将会使他们的经营成本大大降低，同时又能提高利润。而对于整个酒类电商行业来说，拥有一套完整的经营指标，将会大大减少这个行业带来的风险，能稳定住整个酒类电商市场，促进我国酒类电子商务的发展。
一、文献综述与理论分析
二、 白酒类淘宝店指标数据分析建模—回归分析模型
（一）分析理论框架
要研究的白酒类淘宝网店销售量的变化情况，有效的方法是选取网店的各项指标，将销售量设为因变量，指标设为自变量，对二者进行线性回归，观察回归结果。由于在研究回归结果时出现了与实际情况不符的情况，本次研究也结合了淘宝店实际经营状况对回归结果进行了二次分析。
1．数据来源
该研究数据通过对2017年2月份淘宝网白酒类网店销售数据的摘录获得，共计400件商品，312家网店，30天销售数据。
2．线性归回建模原理
本研究将白酒类淘宝网店计十五个销售指标作为研究对象，分析其对白酒类淘宝网店出售商品30天的销售量造成的影响。分析方法属于研究多个自变量与因变量之间的关系，最佳选择模型为线性回归模型。根据指标与销售量的回归结果，分析指标对销售量造成影响额度程度大小，是否存在一定规律，并找出这些规律。
三、影响酒类淘宝网店商品销售量的相关指标分析
（一）相关指标描述与统计
表1样本容量及均值标准差
样本容量 极小值 极大值 均值 标准差
商品所在页面 400 1.00 9.00 4.9 2.59264
商品收藏量 400 1.00 44778.00 2624.7750 4396.71716
价格 400 1.00 1169.00 167.4752 164.19923
是否促销打折 400 .00 1.00 .9250 .26372
商品累计评论量 400 .00 44507.00 2549.3900 4787.80216
商品累计差评量 400 .00 443.00 11.0200 28.08070
商品详情是否全面 400 1.00 7.00 5.0750 1.25031