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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法下網(wǎng)紅食品柳州螺螄粉的影響分析與銷量預(yù)測

2021-08-30 02:42付可
中國商論 2021年14期
關(guān)鍵詞:網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)影響分析

摘 要:柳州螺螄粉是網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)下一款頗具潛力的流量商品,影響分析與銷量預(yù)測是科學(xué)把握未來市場并維持其盈利的立足點(diǎn)。本文在爬取了淘寶網(wǎng)螺螄粉商品原價(jià)最低、原價(jià)最高、折扣率、庫存等16項(xiàng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用線性回歸及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行螺螄粉商品的銷量預(yù)測與影響分析。研究得出:在一定合理范圍內(nèi)螺螄粉售價(jià)能正向促進(jìn)自身銷售量的增加;商品庫存對(duì)螺螄粉的銷售情況呈負(fù)相關(guān)影響;在一定的價(jià)格、庫存范圍內(nèi)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行預(yù)測,銷量預(yù)測準(zhǔn)確率為64%。最后本文提出應(yīng)當(dāng)匯聚柳州螺螄粉商品自身的核心競爭力、緊跟市場走向等建議,以供參考。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;柳州螺螄粉;影響分析;銷量預(yù)測

本文索引:付可.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)紅食品柳州螺螄粉影響分析與銷量預(yù)測[J].中國商論,2021(14):-017.

中圖分類號(hào):F273 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2021)07(b)--03

柳州螺螄粉從名不見經(jīng)傳的地方特色小吃,發(fā)展成為全國“網(wǎng)紅”食品,是傳統(tǒng)美食與互聯(lián)深度融合煥發(fā)出強(qiáng)大生機(jī)的典型產(chǎn)業(yè)[1]。日前,廣西柳州螺螄粉多次登上熱搜榜,網(wǎng)友們的“催貨”聲音不斷,螺螄粉企業(yè)紛紛擴(kuò)產(chǎn)[2]。廣西柳州螺螄粉,已從名不見經(jīng)傳的地方美食,成長為年產(chǎn)值約60億元的大產(chǎn)業(yè)[3]。但柳州螺螄粉作為一款商品,在銷售過程中如何根據(jù)商品自身屬性探究相關(guān)的販賣規(guī)律,其結(jié)果可以促進(jìn)營銷鏈的流通。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。最早人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)40年代,專注于工程應(yīng)用領(lǐng)域[4]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于復(fù)雜非線性影響過程分析和預(yù)測研究[5]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測效果很好,可為經(jīng)濟(jì)決策提供一定參考[6]。本次研究在定性和定量分析相結(jié)合的基礎(chǔ)上,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行網(wǎng)紅食品柳州螺螄粉的銷量預(yù)測。

1 理論背景與研究假設(shè)

本次研究主要基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在柳州螺螄粉淘寶店鋪的銷量進(jìn)行預(yù)測,通過將柳州螺螄粉品牌的原價(jià)最低、原價(jià)最高、庫存等16項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)這四項(xiàng)的劃分,再進(jìn)行數(shù)據(jù)的相關(guān)模擬和回歸分析,可提高銷量預(yù)測的準(zhǔn)確性,在收集了相關(guān)資料之后,作出以下假設(shè):

J1:與過于低廉或過于高昂的價(jià)格相比,在一定合理范圍內(nèi)的螺螄粉售價(jià)能正向促進(jìn)自身銷售量的增加。

J2:商品庫存對(duì)螺螄粉的銷售情況呈負(fù)相關(guān)影響。

2 數(shù)據(jù)與變量

本次研究爬取了淘寶網(wǎng)柳州螺螄粉的原價(jià)最低、原價(jià)最高、折扣率、庫存、30天銷量、銷量占比、30天銷售額、銷售額占比、總收藏量、總評(píng)價(jià)數(shù)、店鋪收藏、凈含量、好評(píng)率、評(píng)價(jià)類型之口感評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)類型之生產(chǎn)日期評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)類型之性價(jià)比評(píng)價(jià)共計(jì)16個(gè)數(shù)據(jù)類型,12336個(gè)數(shù)據(jù)體,如表1所示。

數(shù)據(jù)的描述和處理情況如下:

本次研究首先根據(jù)獲取的16種螺螄粉數(shù)據(jù)類型進(jìn)行相關(guān)性矩陣分析。根據(jù)表2的信息反饋可以看出,庫存與螺螄粉30天銷售額、銷售額占比、總收藏量、總評(píng)價(jià)數(shù)、店鋪收藏、凈含量這6類數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān);最高價(jià)和最低價(jià)呈正相關(guān);評(píng)價(jià)類型之口感評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)類型之生產(chǎn)日期評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)類型之性價(jià)比評(píng)價(jià)這3類數(shù)據(jù)與總銷售額、30天銷量、銷量占比、30天銷售額、銷售額占比、總收藏量、總評(píng)價(jià)數(shù)這7類數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)。

3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果

為了驗(yàn)證本次研究所提出假設(shè)的可靠性,現(xiàn)模擬6種線性回歸方程進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。根據(jù)前文的假設(shè)J1:與過于低廉或過于高昂的價(jià)格相比,在一定合理范圍內(nèi)的螺螄粉售價(jià)能正向促進(jìn)自身銷售量的增加。此次研究設(shè)置了模型五和模型六。結(jié)果顯示在商品的極端價(jià)格影響下,價(jià)格之間存在著較低的顯著水平。這也間接說明極端價(jià)格對(duì)商品自身的銷售量沒有太大影響,即假設(shè)J1成立。對(duì)于本次研究的假設(shè)J2:商品庫存對(duì)螺螄粉的銷售情況呈負(fù)相關(guān)影響。本次研究設(shè)置了模型一至模型四,根據(jù)結(jié)果分析可知,在以30天銷售量、好評(píng)率、庫存、折扣率為因變量的分析下,30天銷售量、好評(píng)率、折扣率負(fù)向影響螺螄粉食品的庫存,即庫存越多,商品30天銷售量、好評(píng)率、折扣率就越小,假設(shè)J2成立。

本次研究柳州螺螄粉商品進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的使用,此172款柳州螺螄粉商品的庫存及售價(jià)范圍如表4所示。在與實(shí)際進(jìn)行對(duì)比分析后,得到表4所示的正確率結(jié)果。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的平均預(yù)測精度為64%,正確率最大為100%,最小為0。因此,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法尚可得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輔助下,以及預(yù)測結(jié)果的數(shù)據(jù)顯示,在一定的庫存及價(jià)格范圍內(nèi),可根據(jù)柳州螺螄粉商品的口碑推測未來的銷量;且再次證實(shí)了在一定范圍內(nèi)的庫存及價(jià)格范圍對(duì)商品的銷量存在一定的影響。

4 結(jié)論

4.1 研究結(jié)論和不足

遺憾的是,本次研究尚未給出具體的合理售價(jià)范圍。尤其是在網(wǎng)紅食品范圍內(nèi),同質(zhì)化競爭激烈的市場上,如果能依靠價(jià)格脫穎而出,那無疑能正向促進(jìn)銷量的增加。

最后,本次研究在172款柳州螺螄粉的實(shí)際參考消息的輔助下,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行柳州螺螄粉的銷量預(yù)測,但實(shí)際得到的平均正確率較低。在相應(yīng)的軟件輔助下,得到的正確率具有隨機(jī)性,這與數(shù)據(jù)本身和模型設(shè)置有關(guān)。

4.2 理論貢獻(xiàn)

此次研究對(duì)螺螄粉的售賣情況繪制相關(guān)性矩陣表,構(gòu)建了6個(gè)線性回歸模型,對(duì)價(jià)格范圍和庫存的影響程度進(jìn)行6個(gè)維度的分析,以及定性定量的影響因素探究。

此次研究的第二個(gè)理論成果如下:在對(duì)柳州螺螄粉商品進(jìn)行售價(jià)范圍及庫存大小定位的基礎(chǔ)上,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)銷量進(jìn)行預(yù)測,平均正確率為64%。因此螺螄粉商品的售賣應(yīng)當(dāng)定義一個(gè)合理的價(jià)格范圍以及庫存容量,價(jià)格過高與過低、庫存不合理都會(huì)造成商品銷售不合理。

4.3 對(duì)策建議

4.3.1 柳州螺螄粉應(yīng)打造自身的核心競爭力

合理的價(jià)格會(huì)在一定程度上促進(jìn)銷售,但螺螄粉作為一種商品,本質(zhì)應(yīng)當(dāng)以其自身的口味或包裝吸引消費(fèi)者。在商品研發(fā)初期,應(yīng)當(dāng)把重心定位于此,以便于在更大程度上吸引顧客,獲取更長遠(yuǎn)的利益。

4.3.2 同質(zhì)化競爭趨勢明顯的柳州螺螄粉店鋪應(yīng)持續(xù)觀察市場走向

由于眾多的螺螄粉商家屬于經(jīng)銷商,不涉及產(chǎn)品本身的開發(fā)。所以在售賣環(huán)節(jié)時(shí),應(yīng)持續(xù)及時(shí)地觀察商品的銷售情況和市場動(dòng)態(tài),制定適合于自身銷售的合理決策。

參考文獻(xiàn)

雷丹.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下柳州螺螄粉產(chǎn)業(yè)面臨挑戰(zhàn)與對(duì)策分析[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2020(07):23-24+27.

廣西柳州:今年將新增螺螄養(yǎng)殖2萬畝滿足螺螄粉產(chǎn)業(yè)需求[J].中國食品,2020(08):52.

廣西柳州螺螄粉串起致富鏈[J].農(nóng)村工作通訊,2020(06):32.

徐甜甜.基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的股價(jià)漲跌預(yù)測研究[D].上海:上海師范大學(xué),2019.

黃婉瑩.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下風(fēng)險(xiǎn)投資減持影響因素分析與預(yù)測研究[D].南京:東南大學(xué),2019.

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Influence Analysis and Sales Forecast of Liuzhou River Snails Rice Noodle of Internet-famous Food Based on BP Neural Network Algorithm

School of Economics and Management, Guangxi University of Science and Technology

FU Ke

Abstract: Liuzhou River Snails Rice Noodle is a potential commodity in the internet celebrity economy. Impact analysis and sales forecast are the footholds for scientifically grasping the future market and maintaining its profitability. Based on 16 items of data, such as the lowest original price, the highest original price, discount rate and inventory of River Snails Rice Noodle on taobao.com, this paper uses linear regression and BP neural network algorithms to predict and analyze the sales volume of River Snails Rice Noodle products. The study concluded that the price of River Snails Rice Noodle within a certain reasonable range can positively promote the increase in sales; commodity inventory has a negative impact on the sales of River Snails Rice Noodle; in a certain range of price and inventory, BP neural network algorithm is used to forecast, and the accuracy of sales forecast is 64%. Finally, this article puts forward suggestions that should gather the core competitiveness of Liuzhou River Snails Rice Noodle products and keep up with the market trend for reference.

Keywords: Internet celebrity economy; BP neural network algorithm; Liuzhou River Snails Rice Noodle; impact analysis; sales forecast

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