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。
This article first briefly describes the present situation of the big e-commerce data age, and chooses Baidu and Ali index to explain its concept. Based on the Ali index of smartphone industry, we analyze the data from January 1, 2016 to March 3, 2016. Using SAS software, the stationarity and randomness of the sequence are researched. Then we carry on model fitting and forecast of two stationary white noise sequences to conclude the model expression and calculate the forecast error. The result shows that the conclusion can provide a certain reference value for the purchasers and suppliers of 1688.
作者
王飞
梅辉
张瑞丽
龚铖萍
谢熊
苏理云
Fei Wang;Hui Mei;Ruili Zhang;Chengping Gong;Xiong Xie;Liyun Su(College of Mathematics and Statistics,Chongqing University of Technology,Chongqing)
出处
《统计学与应用》
2016年第2期196-202,共7页
Statistical and Application
基金
重庆市教育委员会人文社会科学研究一般项目(15SKG136)
全国统计科学研究项目(2014LY069)
重庆理工大学科研立项重点项目(KLA15004)。
关键词
电商大数据
阿里指数
时间序列分析
百度指数
Electricity Business Big Data
Ali Index
Time Series Analysis
Baidu Index
