3、影响在线购物的因素分析

影响在线购物的因素分析

1. 研究背景与意义

互联网的发展对全球营销环境产生了深远影响,电子商务为企业提供了拓展业务的机会。在线购物具有节省时间、避免拥挤和 24 小时购物等优势,让全球消费者能够随时随地购买或销售几乎任何商品。然而,与传统购物相比,在线购物也存在一些负面因素,如感知风险较高、信任度较低等。

在巴基斯坦,电子商务正逐渐兴起,但对于感知风险对在线购物的影响缺乏清晰的认识。解决在线购物中存在的问题,不仅能提高客户满意度,还有助于巴基斯坦的经济发展,因为电子商务可以创造大量收入,对 GDP 和 IT 行业的增长起到重要作用。

2. 研究范围与局限性

2.1 研究范围

本研究聚焦于卡拉奇市区参与在线购物的人群,旨在了解他们的在线购物方式。数据收集于 2018 年。

2.2 研究局限性

  • 研究结果基于某些假设,这些假设可能在未来发生变化,从而产生不利或有利的影响。
  • 信息可能存在受访者的偏差。
  • 研究仅涵盖了巴基斯坦卡拉奇的市区。

3. 术语定义

术语 定义
产品体验 客户在消费产品或服务前后对其整体感知价值的评估
支付方式 客户购买产品或服务时使用的支付模式,如现金、信用卡等 </
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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