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1、电商大数据网络指数统计建模与分析StatisticsandApplication统计学与应用,2016,5(2),196-202文章引用:王飞,梅辉,张瑞丽,龚铖萍,谢熊,苏理云.电商大数据网络指数统计建模与分析[J].统计学与应用,2016,5(2):196-202.//dx.doi.org/10.12677/sa.2016.52019TheStatisticalModelingandAnalysisofElectricityBusinessBigDataNetworkIndexFeiWang,HuiMei,RuiliZhang,Cheng
2、pingGong,XiongXie,LiyunSu*CollegeofMathematicsandStatistics,ChongqingUniversityofTechnology,ChongqingReceived:Jun.9th,2016;accepted:Jun.24th,2016;published:Jun.7><30th,2016Copyright??2016byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInter
3、nationalLicense(CCBY).AbstractThisarticlefirstbrieflydescribesthepresentsituationofthebig8><#004699'>e-commercedataage,andchoosesBaiduandAliindextoexplainitsconcept.BasedontheAliindexofsmartphoneindustry,weanalyzethedatafromJanuary1,2016toMarch<3,2016.UsingSASsoftware,thest
4、ationarityandrandomnessofthesequenceareresearched.Thenwecarryonmodelfittingandforecastoftwostationarywhitenoisesequencestoconcludethemodelexpressionandcalculatetheforecasterror.Theresultshowsthattheconclusioncanprovideacertainreferencevalueforthepurchas-ersandsuppliersof168
5、8.KeywordsElectricityBusinessBigData,AliIndex,TimeSeriesAnalysis,BaiduIndex电商大数据网络指数统计建模与分析王飞，梅辉，张瑞丽，龚铖萍，谢熊，苏理云*重庆理工大学数学与统计学院，重庆收稿日期：2016年6月9日；录用日期：2016年6月24日；发布日期：2016年6月<30日摘要本文首先简述电商大数据时代的现状，选取百度指数和阿里指数，对其概念进行说明。基于智能手机行王飞等197业的阿里指数分析了自2016年1月1日至2016年<3月<3日的数据，运用SAS软件编程，研
6、究了序列的平稳性和随机性，并对得到的两个平稳非白噪声序列进行模型拟合和预测，最后得出模型表达式并计算了预测误差。结果发现，所得出的结论能为1688采购商和1688供应商提供一定的参考价值。关键词电商大数据，阿里指数，时间序列分析，百度指数1.引言随着社会的不断发展，人民生活消费水平的显著提高，科学技术的进步使网络成为了生活中不可或缺的因素。因此，电子商务迎来了大好的发展前景，经过近二十年的迅猛发展，已逐渐满足了绝大多数人的生活需求。孙易冰，赵子东等参照官方CPI的制度方法，研究出一种基于网络爬虫技术的价格指数计算模型。并把该模型试算值与官方数
7、据进行比较，同时对原始数据的特征挖掘，发现该模型具有时效性强和灵敏度高的特点[1]。南豪峰从社会研究方法论这一视角审视，认为目前大数据的研究主要集中于哲学基础和范式转变方面，缺乏设计、信度和效度、伦理等方面的研究[2]。张国发，邵树琴利用协整理论对淘宝搜索指数与成交指数进行了协整性研究，建立了误差修正模型，分析了成交指数变动的长期趋势和短期波动[<3]。赵萱基于淘宝指数的比较观察，分析了中国智能手机市场，研究发现得出了中国智能手机市场上销量最大的是中档次手机的结论[4]。近年来，随着大数据时代的来临，人们面对纷繁复杂的数据，已经辨别不出真正的
8、有价值的数据，不能从中获得准确的信息。而互联网搜索引擎所提供的相关数据(如阿里指数和百度指数)则能把握人们对某事物的关注情况，准确反映了电子商务这一领域的情况[5]
