本文是一篇电子商务论文，本文以直播电商为研究对象，综合运用了计算机、灰色系统理论等多学科的知识，针对直播电商进行数据可视化分析，构建直播电商预测指标体系并通过三种灰色关联度分析找出主要预测指标，最后针对直播电商和主要预测指标的发展趋势进行相关预测研究。
第1章绪论
1.1研究背景及意义
在以往的电子商务交易中，消费者只能通过文字描述或图片展示来购物，一些学者认为在这种交易方式中存在很多的未知风险[1-3]。随着互联网科技的发展，“网络直播”在人际交往中流行起来，最初主要用于交流和分享，之后人们发现“网络购物”与“视频直播”的结合，可以更好更快地完成商品的销售目标。作为直播与电商双向融合的产物，直播电商应运而生，对于平台和商家，这种新兴的营销模式打开了商品销售的新思路，对于消费者，这种直观互动的购物方式为消费者购物带来了极大的便利。
我国直播电商从2016年起步，起初蘑菇街和淘宝摸索“直播+电商”的融合；到2017-2018年以淘宝为首的各平台开始搭建直播红人孵化体系、进行供应链资源整合并实施相关配套服务保障，与此同时，MCN机构也迎来了发展红利期；到2019年各平台商家纷纷布局直播电商，直播电商迎来全面爆发，持续高速增长；到2020年，新冠疫情对线下实体企业造成了严重的影响，然而直播电商却迎来发展新机遇，各大平台头部主播带货交易额创下了从“单场过亿”到“单场过百亿”的记录。
1.2研究现状
1.2.1直播电商研究现状
直播电商属于网络直播的一个分支，不同领域的研究者对直播电商有不同的释义。谭羽利（2017）认为直播电商是一种商业模式，以电商为基础，以直播为手段，利用直播媒介将用户与商品销售关联在一起[4]。Cai et al.（2018）将直播电商定义为通过实时视频直播集成实时社交互动的电子商务，一个主要特点就是实时交互[5]。郑兴（2019）认为直播电商是一种营销行为，是网络直播实时交流、互动特征在电子商务领域的应用[6]。梁芷璇（2019）认为直播电商是一种客户服务行为，商家和主播借助媒介工具，在直播间将商品向客户展示并实时解答疑问，通过增进与客户的互动，激发其购买行为[7]。还有一些学者将它定义为利用视频直播直观展示商品信息，并实现商家和卖家进行实时交互的购物形式[8,9]。
直播电商虽然起步晚，但是在我国的发展变化却是日新月异，很多学者纷纷围绕直播电商展开研究，国内学者的研究主要从以下几方面来展开：
（1）直播电商发展影响因素研究现状
国内关于直播电商发展影响因素的研究，主要有以下几个方面：
①基于直播电商平台角度的研究现状。
刘建刚（2022）通过构建“平台-主播-买家”三方价值共毁演化博弈模型，进一步分析了直播带货生态系统中各主体行为策略对引发价值共毁风险产生的影响[10]；郭全中等（2022）认为从人-货-场角度分析了电商平台与短视频平台在直播带货中的相似和差异，提出品牌商应从平台特点和自身特色的角度出发，找到适合自身发展的直播电商平台[11]；王璐（2021）围绕直播电商平台C2M模式发展进行研究分析，并在此基础上探讨了C2M盈利模式的过程[12]；梁一鸣（2021）以抖音直播为例，从直播带货模式、发展可能性分析和行业发展问题三角度着手，对直播带货模式进行探究，旨在向公众阐述直播带货的诸多问题，并给予相关建议[13]；黄若曌（2020）以淘宝、抖音、快手为参照，对微信"直播+电商"模式进行SWOT分析，并得到了一些启示[14]；赵俊雅（2020）针对直播电商平台目前发展现状进行研究，发现了在发展过程中存在的一些问题，进而探讨了直播电商未来发展趋势[15]；裴学亮等（2020）以淘宝直播电商为案例，运用价值共创理论，针对直播电商将“人货场”聚焦到一个线上情境中所遇到的问题，构建了直播电商平台价值共创理论模型，并运用结构方程方法进行验证[16]；张硕（2019）以淘宝直播为例，认为直播电商相对于传统电视和网络购物虽然具有不可比拟的优势，但仍有一些问题亟待解决[17]；王运昌等（2019）提出直播电商模式存在平台页面重点不突出、弹幕式播放负面信息不可控等问题[18]。
第2章直播电商预测指标体系
2.2直播电商发展历程
直播电商自2016年出现，到目前为止，经历了起始、探索和鼎盛三个阶段。伴随着直播电商的发展，众多学者纷纷对直播电商展开研究，有关直播电商的研究成果也经历了与此相似的发展阶段，见图2-1。
2015年-2016年：起始阶段。随着互联网的普及，很多网络零售产品从单纯的图文展示慢慢发展为短视频展示，一些APP平台出现了主播通过直播电商方式盈利。淘宝受此启发，在2015年底试运行通过主播带货的方案，在2016年蘑菇街、淘宝和京东先后上线了视频直播功能，开展直播电商业务。此阶段的研究成果相对较少，通过中国知网数据库可知，此阶段的期刊论文发文量为51，硕博论文发文量为7。
2017年-2019年：探索阶段。2018年直播电商进入了快速发展红利期，在这一年淘宝直播创造了1000亿元的交易额，同步增速近400%，为直播电商行业交上了一份满意的成绩单。尤其在2018年双11活动中，主播李佳琦与淘宝总裁马云“PK卖口红”营销活动，在极短的时间李佳琦卖掉了1000支口红，再次让人们见证了这种带货方式的强大之处，进一步扩大了直播电商的影响力。在此背景下，两个短视频社交平台——快手和抖音，纷纷开始加入直播电商行业，直播在线观看用户猛增，为直播电商发展积攒了一个巨大的用户流量池。此阶段的研究成果逐渐增多，每年平均总发文量超过150篇，尤其是2018年到2019年，总发文量增长了32.54%。
2.3直播电商生态系统
直播电商经过起始期、探索期和鼎盛期这三个阶段的发展，已经形成了一个日趋成熟的生态系统，在这个生态系统中有多种角色，比如平台、主播、用户等，这些角色相互配合，相互影响。根据阿里研究院和毕马威的研究报告分析，直播电商有今日的发展势头，除了有国家政策扶持外，还有平台、消费者、主播、MCN、商家、政府等多种因素的影响，这些角色在直播电商发展过程中各司其职，最后形成了日趋完善的直播电商生态系统，见图2-2。
本文基于关键词进行了共现网络分析，但有些关键词之间是近义词或缩写词等，这样的关键词可以进行替换处理，以保证研究的准确性。例如，论文中的关键词出现有直播电商和电商直播，表达的意思一样，因而在这种情况下，可以用直播电商来代替其他的关键词，使统计结果更加科学。通过Sati软件统计出共有12704个关键词，这些关键词中有些表达的意思相同或相近，因而需要进行数据清洗。
第3章直播电商中灰色关联分析模型的构建及应用·······················25
3.1引言···························25
3.2灰色关联分析的理论依据·····························25
第4章直播电商中灰色预测模型的构建及应用························39
4.1引言····································39
4.2灰色预测模型的基本概念···································39
第5章结论与展望······························77
5.1研究结论········································77
5.2研究展望·································78
第4章直播电商中灰色预测模型的构建及应用
4.2灰色预测模型的基本概念
4.2.1序列算子
灰色系统理论认为在看似凌乱无章的数据中会存在某些规律，如何发现数据中的规律，需要正确的方法和技术，故提出了序列算子。序列算子可以弱化灰色序列中的不确定性，从而挖掘出灰色信息中的规律，常用的序列算子有以下几种。
4.2.1.1生成算子
在灰色系统中，由于原始数据存在无规律性，为了使原始数据建模的结果更加可靠，会对原始序列进行数据生成处理，常用的生成算子有：累加生成算子、累减生成算子、均值生成算子和级比生成算子。
①累加生成算子。累加生成是将灰色系统中的灰色信息逐渐变成白色信息的一种方法，通过不断地累加灰色系统中的灰色信息，可以发现灰色信息的演化态势，进而挖掘出毫无规律的原始数据背后的积分特性和特定规律。
②累减生成算子。相对于累加生成算子，累减生成算子是对累加生成算子的还原，两者互为逆算子，累减生成算子可以看成是灰量释放的过程，在获取灰色系统中的增量信息时，经常会用到该生成。
③均值生成算子。在数据收集的过程中，会出现一些不可抗力的原因，导致数据不完整，或出现数据异常的情况，若利用这些数据建模则将会对研究带来诸多困难，因而有学者提出了利用均值生成算子来解决数据缺失、数据异常等问题。
第5章结论与展望
5.1研究结论
本文以直播电商为研究对象，综合运用了计算机、灰色系统理论等多学科的知识，针对直播电商进行数据可视化分析，构建直播电商预测指标体系并通过三种灰色关联度分析找出主要预测指标，最后针对直播电商和主要预测指标的发展趋势进行相关预测研究，主要结论如下：
（1）通过爬取中国知网以“直播电商”为主题的文献信息，进行关键词的提取、清洗和统计，进行数据可视化，绘制出关键词网络图谱，并进行网络密度、平均距离和中心性分析，从定性和定量相结合的角度得到如下结论：一是，直播电商的成果相对丰富，并且研究热点紧跟时代发展，但仍有一些研究方向有待进一步研究，比如将新方法应用到直播电商领域展开定量研究，再如价值共创方向的研究等；二是，结合定性的文献梳理，从定量角度验证了灰色系统理论在直播电商领域应用这一创新点，直播电商定量方法研究中，灰色系统理论在直播电商领域的应用有待进一步深入研究，本论文的研究拓展了灰色系统理论的应用；三是，结合直播电商生态系统和关键词网络图谱分类，构建了直播电商预测指标体系，其中目标层为直播电商市场交易额，一级指标有8类，并从一级指标中选取了14个量化指标作为预测指标。
（2）将灰色系统理论中的灰色关联分析模型应用到直播电商预测指标体系中，通过构建灰色绝对关联分析、灰色相对关联分析和灰色综合关联分析这三种模型，对直播电商预测指标体系中的14个指标与直播电商市场交易额展开关联分析研究，从定量角度得到如下结论：关联度达到0.6以上的预测指标为淘宝直播电商交易额1X、直播电商企业注册量4X、居民人均可支配收入6X、农产品网络零售额7X和服装电商市场交易额9X，这5个预测指标对直播电商市场交易额0X产生的影响最大，促进了直播电商的发展，也为后续的预测研究提供了预测指标。
参考文献（略）