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应用统计专业案例大赛

应用统计专业案例大赛

背景介绍

随着社会的发展和科技的进步，统计学作为一门重要的学科，在各个

领域都发挥着重要的作用。为了推广统计学的应用和提高相关专业人

员的实际操作能力，某高校决定举办“应用统计专业案例大赛”。

比赛内容

该比赛分为初赛和决赛两个阶段。初赛采取网络形式进行，参赛者需

要在规定时间内完成一个统计分析项目，并提交相应的报告。决赛则

是实地进行，参赛者需要在现场完成一个统计分析项目，并进行现场

答辩。

比赛规则

1.参赛对象：本校各专业在读学生。

2.参赛费用：免费。

3.报名方式：参赛者需通过官方网站报名，并提交个人信息、照片和

简历等相关材料。

4.参赛作品：初赛作品需符合主题要求，并按照要求完成数据处理、

模型建立、结果分析等步骤。决赛作品需在规定时间内完成数据收集、

数据处理、模型建立、结果分析等步骤，并进行现场答辩。

5.评分标准：初赛作品将由专家评审组进行评审，主要从数据处理、

模型建立、结果分析等方面进行评分。决赛作品将由专家组和现场观

众进行评分，主要从数据收集、数据处理、模型建立、结果分析和答

辩表现等方面进行评分。

比赛奖励

1.一等奖：1名，奖金5000元。

2.二等奖：2名，每名奖金3000元。

3.三等奖：3名，每名奖金2000元。

4.优秀组织奖：1个，奖金1000元。

5.参与证书：所有参赛者均可获得参与证书。

案例分享

以下是一位参赛者在比赛中提交的作品——《某电商平台用户购买行

为分析》：

一、问题背景

某电商平台是国内知名的互联网电子商务公司，在全国范围内拥有大

量用户。为了更好地了解用户的购买行为和需求，该公司希望对用户

购买行为进行统计分析，并针对性地推出相应的营销策略。

二、数据来源

本次分析使用的数据来自某电商平台2019年1月至12月的销售记录。

数据包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量、购买金额等信息。

三、研究方法

本次分析采用SPSS软件进行数据处理和分析。具体步骤如下：

1.数据清洗：删除异常值和缺失值。

2.数据描述：对数据进行基本的统计描述，包括样本量、均值、标准

差等指标。

3.相关性分析：对用户ID、商品ID、购买时间、购买数量和购买金额

等变量之间的相关性进行分析，以了解它们之间的关系。

4.聚类分析：对用户进行聚类分析，以了解不同类型用户的特点和需

求。

5.关联规则挖掘：通过挖掘不同商品之间的关联规则，以了解用户的

购物偏好和需求。

四、研究结果

1.数据描述

共有5000个样本，其中男性占比53%，女性占比47%。平均每位用

户在该电商平台上消费了2000元左右，最高消费额达到10000元以

上。

2.相关性分析

不同变量之间的相关系数如下图所示：

图1不同变量之间的相关系数

从图中可以看出，用户ID与商品ID之间存在较强的正相关关系；购

买时间与购买金额之间存在较弱的正相关关系。

3.聚类分析

本次分析将用户分为三类：高消费用户、普通用户和低消费用户。不

同类型用户的特点如下：

高消费用户：购买频率高，购买金额大，偏好购买高端商品。

普通用户：购买频率一般，购买金额适中，偏好购买品质较好的商品。

低消费用户：购买频率低，购买金额小，偏好购买价格实惠的商品。

4.关联规则挖掘

本次挖掘得到了以下几条关联规则：

规则1：如果用户购买了商品A，则很可能会同时购买商品B。

规则2：如果用户购买了商品C，则很可能会同时购买商品D。

规则3：如果用户同时购买了商品E和F，则很可能会同时购买商品G。

五、结论与建议

1.针对不同类型的用户，应采取不同的营销策略。对于高消费用户，

可以提供更多高端、奢侈品牌的产品；对于普通用户，可以提供更多

品质较好、价格适中的产品；对于低消费用户，则应提供更多价格实

惠、性价比较高的产品。

2.应加强不同商品之间的搭配推荐，以提高用户购物体验和满意度。

3.应加强对用户购买行为的监测和分析，及时调整营销策略。

六、参考文献

无

七、致谢

感谢某电商平台提供的数据支持和SPSS软件提供的分析工具。同时也

感谢本次比赛组织方的精心组织和专家评审组的认真评审。