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《大数据背景下华商学生网购消费情况的调查研究 (2)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文题目:大数据背景下华商学生网购消费情况的调查研究院系:经济与金融系专业:统计学年级班别:2012级统计学班学号:412150108学生姓名:张静指导教师:赵慧琴提交日期：2016年5月广东财经大学华商学院毕业论文（设计）成绩评定表姓名专业学号毕业论文（设计）指导教师评语及成绩成绩（满分100分，占40%）指导教师签名年月日毕业论文（设计）复评教师评语及成绩成绩（满分100分，占30%）复评教师签名年月日毕业论文（设计）答辩评语及成绩成绩（满分100分，占30%）答辩委员会主席签名年月日毕业论文（设
2、计）总成绩（五级记分制）系负责人签名年月日大数据背景下华商学生网购消费情况的调查研究2012级统计学班412010237张静指导教师：赵慧琴摘要随着社会经济的增长，互联网的快速发展，网络购物已成为人们生活中必不可少的一部分，大学生俨然成为了网络购物的主力军。虽然网络购物已在慢慢的走向成熟，但其中仍然存在许多问题，当中的问题值得我们去探讨。基于大数据的社会背景下，本文在对华商学院学生网购消费情况的问卷调查基础上，借助SPSS软件及EXCEL软件运用基本统计分析方法、对应分析、Logistic回归方法，对华商学生
3、网上购物消费情况进行分析。结合华商学生网上购物现状，找出华商学生网购行为的差异性，分析网购消费心理特征，以便正确引导华商学生的消费观念。然后通过Logistic回归分析找出影响华商学生网上购物频率的关键因素。最后，综合前面的分析结论对学校、电商、政府提出相应的对策建议。关键词：网络购物统计分析Logistic回归对策建议AbstractWiththegrowthofeconomyandsociety,therapiddevelopmentoftheInternet,onlineshoppinghasbecom
4、eapartofpeoplelifeindispensable,collegestudentsseemstohavebecomethemainforceofnetworkshopping.Althoughonlineshoppinghasslowlymature,buttherestillexistmanyproblems,theproblemswhichareworthforustoexplore.Basedonthesocialbackgroundofthelargedata,thispaperonthe
5、questionnaireofHuashangcollegestudentsonlineshoppingconsumptionbased,withSPSSsoftwareandExcelsoftwarebyusingthebasicmethodsofstatisticalanalysis,correspondenceanalysis,logisticregressionmethod,carriesontheanalysistotheHuashangstudentsonlineshoppingconsumpti
6、on.Combinedwithstudentsonlineshoppingsituation,tofindoutthedifferencesofstudents'onlineshoppingbehaviorofcollegestudentsintheHuashang,onlineshoppingconsumerpsychologyanalysis,soastocorrectlyguidetheconsumerconceptofHuashangstudents.Thenthroughlogisticregres
7、sionanalysistofindoutthekeyfactorswhichinfluencestudentsonlineshoppingfrequency.Finally,infrontoftheconclusionsoftheanalysistotheschool,electricity,thegovernmentproposedthecorrespondingcountermeasuresandsuggestions.Keywords:Onlineshopping;Statisticalanalysi
8、s;Logisticregression;Countermeasuresandsuggestions目录一、前言1（一）研究背景1（二）研究意义1（三）国内研究现状2二、调查的概况3（一）调查对象、调查单位及调查内容3（二）调查方法3（三）问卷的设计3三、数据分析方法4（一）基本统计分析方法41.频数分析42.交叉列联表分析43.多选项分析4（二）卡方检验4（三）对应分析5（四）多项Logistic
