摘要：本文以大学生网购食品行为现状为视角，分析影响大学生网购食品需求的因素。为此首先通过线上调查获取某大学城内在校大学生网购食品基础数据，通过基础数据分析大学生网购食品现状及影响其需求的因素，根据因素分析建立Logistic回归模型进一步探究动机因素，结果表明影响大学生网购食品因素主要是学生性别和网购食品类型，最后结合现状对食品类线上销售运营安全管理提出了几点建议。

 

关键词：网购食品；需求预测；Logistic模型

 

 

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展和电子商务平台的普及，网购已成为现代消费者尤其是年轻群体的主要购物方式之一。大学生作为对网络最敏感的人群，是未来网购市场的潜力军。根据每年网购数据显示，网购食品支出占总支出的比重逐年增加，显示出大学生网购食品行为的普遍性和重要性。然而，大学生在网购食品过程中也面临着诸多问题，如食品安全、消费体验等。因此，深入研究大学生网购食品的现状及其影响因素，对于促进电子商务健康发展、保障食品安全具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

目前，国内外学者对大学生网购行为的研究已较为全面，特别是大学生网购行为方面的分析很是深入。然而，结合具体的模型，针对大学生网购食品行为的系统性研究相对较少。现有研究多集中在描述性统计和简单的相关性分析上，缺乏对影响因素的深度挖掘和量化分析。因此，本研究将基于Logistic回归模型，对大学生网购食品行为进行更为细致的分析和探讨。

1.3 研究内容与方法

本研究以大学生网购食品行为现状为视角，分析影响大学生网购食品需求的因素。首先，通过线上调查获取某大学城内在校大学生网购食品的基础数据；其次，利用描述性统计分析大学生网购食品的现状及影响其需求的因素；再次，根据因素分析结果建立Logistic回归模型，进一步探究动机因素；最后，结合分析结果对食品类线上销售运营安全管理提出建议。

 

第二章 文献综述

2.1 网购食品相关概念界定

网购食品是指消费者通过网络平台购买的食品，包括零食、饮料、生鲜食品等。随着电子商务的发展，网购食品的种类日益丰富，满足了消费者的多样化需求。

2.2 大学生网购食品行为研究现状

目前，关于大学生网购食品行为的研究主要集中在消费心理、消费行为模式等方面。研究表明，大学生网购食品的行为受到多种因素的影响，如个人偏好、价格敏感度、品牌认知等。

2.3 Logistic回归模型在网购行为研究中的应用

Logistic回归模型是一种广泛应用于二分类因变量的统计分析方法。在网购行为研究中，Logistic回归模型可用于探究影响消费者是否选择网购的因素。通过构建模型，可以量化各因素对网购行为的影响程度，为商家制定营销策略提供依据。

 

第三章 研究方法与数据来源

3.1 研究方法概述

本研究采用定量研究方法，通过问卷调查收集数据，并运用Logistic回归模型进行分析。首先，设计问卷以收集大学生网购食品的相关数据；其次，对收集到的数据进行清洗和整理；然后，利用描述性统计分析大学生网购食品的现状；最后，运用Logistic回归模型探究影响大学生网购食品需求的因素。

3.2 数据来源与样本特征

本研究的数据来源于某大学城内在校大学生的问卷调查。问卷内容包括基本信息、网购食品的频率、种类、金额等方面的问题。样本特征方面，本研究选取了不同年级、性别、专业的大学生作为调查对象，以确保样本的代表性和广泛性。

3.3 变量定义与数据处理

在本研究中，我们将大学生网购食品的需求作为因变量，将影响需求的因素作为自变量。自变量包括学生性别、年级、专业、月消费水平等。在数据处理方面，我们对缺失值进行了填充或删除处理，并对异常值进行了识别和处理。同时，为了消除量纲的影响和提高模型的准确性，我们还对部分连续变量进行了标准化处理。

 

第四章 大学生网购食品现状分析

4.1 描述性统计分析

通过对收集到的数据进行描述性统计分析，我们可以了解大学生网购食品的基本现状。例如，我们可以分析大学生每月网购食品的平均次数、平均金额以及最受欢迎的食品种类等。这些数据可以帮助我们初步了解大学生网购食品的行为特征。

4.2 大学生网购食品偏好分析

在描述性统计分析的基础上，我们可以进一步分析大学生网购食品的偏好。通过对比不同性别、年级、专业的大学生在网购食品种类、品牌、口味等方面的差异，我们可以揭示大学生网购食品的偏好特点。这些特点对于商家制定针对性的营销策略具有重要的参考价值。

4.3 大学生网购食品频率与金额分析

除了分析大学生网购食品的偏好外，我们还可以对他们网购食品的频率和金额进行分析。通过计算大学生每月网购食品的平均次数和平均金额，我们可以了解他们的消费水平和消费习惯。同时，我们还可以分析不同消费水平的大学生在网购食品方面的差异以及影响他们消费水平的因素。

 

第五章 Logistic回归模型构建与实证分析

5.1 Logistic回归模型基本原理

Logistic回归模型是一种用于解决二分类问题的统计模型。它通过构建一个logistic函数来描述自变量与因变量之间的关系，并通过最大似然估计法来求解模型参数。在网购行为研究中，我们可以将是否选择网购作为因变量（0或1），将影响网购选择的因素作为自变量，构建Logistic回归模型来探究这些因素对网购选择的影响程度。

5.2 模型变量选择与设定

在构建Logistic回归模型时，我们需要选择合适的自变量和因变量。在本研究中，我们将大学生是否选择网购食品作为因变量（1表示选择网购食品，0表示不选择），将学生性别、年级、专业、月消费水平等因素作为自变量。同时，我们还需要考虑自变量之间的多重共线性问题以及模型的拟合优度等问题。

5.3 模型拟合与参数估计

在选定自变量和因变量后，我们需要利用收集到的数据对模型进行拟合和参数估计。通过最大似然估计法求解模型参数后，我们可以得到每个自变量对应的系数值和显著性水平。这些系数值反映了自变量对因变量的影响程度和方向，而显著性水平则用于判断自变量是否对因变量有显著影响。

5.4 实证分析结果与讨论

根据模型拟合结果和参数估计值，我们可以得出以下结论：首先，学生性别是影响大学生网购食品需求的显著因素之一。具体来说，女性大学生更倾向于选择网购食品；其次，网购食品类型也是影响大学生网购食品需求的重要因素之一。不同种类的食品对大学生的吸引力不同；最后，其他因素如年级、专业、月消费水平等对大学生网购食品需求的影响相对较小或不显著。

 

第六章 结论与建议

6.1 研究结论总结

本研究基于Logistic回归模型对大学生网购食品现状进行了深入分析。研究结果表明：学生性别和网购食品类型是影响大学生网购食品需求的两个主要因素。其中女性大学生更倾向于选择网购食品；不同种类的食品对大学生的吸引力存在差异。这些结论对于理解大学生网购食品行为的特点和规律具有重要的理论意义和实践价值。

6.2 对食品类线上销售运营的建议

针对以上研究结论，我们提出以下建议：首先，线上销售平台应加强对女性大学生市场的开发和推广力度；其次针对不同种类的食品制定不同的营销策略以满足大学生的多样化需求；最后加强食品安全监管和质量控制以提高消费者的满意度和忠诚度。

6.3 研究局限与未来展望

本研究存在一定的局限性。首先由于时间和资源的限制我们只选择了某大学城内的在校大学生作为调查对象这可能限制了研究的普遍性和代表性；其次我们在构建Logistic回归模型时只考虑了有限的几个因素作为自变量这可能忽略了其他潜在的影响因素；最后我们的数据分析方法主要基于定量分析而缺乏定性分析的支持这可能使得我们的结论不够全面和深入。未来研究可以进一步扩大样本范围和考虑更多的影响因素以提高研究的普遍性和准确性；同时可以采用定性分析和定量分析相结合的方法对大学生网购食品行为进行更为深入的研究和探讨。