关键词:
跨境电商
供应商信用评估
统计分析
机器学习
摘要:
本文以跨境电商供应商的信用评估为研究对象,通过综合运用统计分析、机器学习和专家打分的方法,构建了一套综合评估模型。首先,通过收集大量历史交易数据,并运用统计分析方法确定数据与供应商信用之间的相关性;接着,基于机器学习算法(支持向量机、随机森林和神经网络),建立供应商信用分类和预测模型;最后,结合专家打分对模型的准确性和可靠性进行评估。在实证分析中,选择了100家跨境电商供应商作为研究样本,通过对比模型预测结果与实际表现,验证了模型的有效性。在模型的应用分析中,进一步展示了该模型在实际应用中的效果,并提出了未来的发展展望。