基于数据挖掘的淘宝网客户购买决策的影响因素研究

网络在现代社会的普及性、重要性，已经不用再说了，而由网络衍生出来的，各种各样的新生事物更是层出不穷，网购就是其中之一，这一新生事物吸引了不少的网民们，网上开店、买卖东西，已经成为了一种时尚潮流，因此各种各样的网购网站也层出不穷，当当、易趣、拍拍等等，虽然淘宝仍然领先与其他网购网站，但是明显现在其领先的地位受到不断的挑战，如何继续领先下去，如何让更多的网民在‘淘宝’中来挖宝，这是淘宝网急需解决的问题。
当消费者在网购的时候，一般会关注商品的相关信息和卖家信用、好评等等，而卖家的的信用和好评率的高低等等因素往往会影响了消费者的网络购买行为。哪些因素能够影响用户的购买意愿，在这些因素中，哪些是主要的影响因素，在电子商务商城的建设和发展中，要注重建设和完善哪几个因素，提升用户的购买意愿，降低客户流失率。
本文以淘宝网手机店铺作为研究对象，以卖家店铺的信誉，店铺的装修，客服服务态度，商品价格，商品质量，是否免运费，商品评价等影响因素作为研究主体。通过决策树算法得到哪些因素是影响消费者购买决定的主要因素。
本文首先通过对文献进行整理，了解淘宝网用户购买决策方面的相关理论，并采用定性与定量相结合的方法，引出消费者购买决策模型。然后，通过发放问卷收集数据，经过回收整理，利用数据挖掘知识，计算出哪个因素为最重要的影响因素，并得出各个影响因素之间的相关关系以及影响程度，最终得出结论。

关键词：数据挖掘，决策树，影响因素，购买意愿，购买决策

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