回归分析预测双十一价格，教你避开“明降暗涨”陷阱

创作时间:

2025-01-22 06:27:33

作者:

@小白创作中心

回归分析预测双十一价格，教你避开“明降暗涨”陷阱

双十一购物节即将到来，你是否还在为是否应该在双十一期间购买心仪的商品而犹豫不决？你是否担心商家的“明降暗涨”陷阱？本文将教你如何运用回归分析这一强大的统计工具，预测商品价格走势，让你在这个双十一不再盲目跟风，而是做一个聪明的消费者。

双十一价格真相：明降暗涨成常态

“双11”大幕早已开启，线上线下共掀消费热潮。重庆晨报记者接到读者投诉，说自己中意的鞋子提前放入购物车里，却发现距离“双11”还有20天，价格就开始上涨，算上打折和优惠，最终到手价反而比“双11”活动之前更贵了。

记者调查发现，不少商品都在玩“明降暗涨”这一招，“双11”并不是全年的最低价，曾经优惠颇多的“双11”已经不是购物的必然选择。

众多网友吐槽涨价
赵小姐关注了一款女鞋，10月17日价格是186元，结果到21日变成229元，算上优惠券是201元，这个价格一直维持到记者发稿时。此外，今年“618”时，赵小姐购买了某大品牌的洗护套装，115元还送两个100ml的小样，但现在的价格是券后146元且不送小样。另外一款洗发露，去年“双11”74元，今年涨到85元，“所有涨价记录我都有截图，好像陷入了商家的骗局。”

记者在社交平台上搜索发现，“双11涨价”“双11消费陷阱”甚至成了热门搜索条目，抖音、小红书、微博上一大片吐槽“双11”先涨价后优惠的帖子，引来众多网友跟帖。

各式各样的涨价让人哭笑不得，“给老公看了双GXG的鞋子，吃饭前189元，吃完饭之后准备付款变289元，因为满300减50的活动晚上8点钟开始了。”“我看的鞋去年‘双11’399元，今年‘618’369元，现在499元。”“买个牙膏，刚看到69元，加入购物车里一结账80多元，问客服说以实际付款为主。”

面对“双11”的涨价，有网友提出了应对策略：别买129元的东西，因为那是平时99元的货涨上来的；别在“双11”买东西，这波过后会降价；国内平台基本是10月1日后就慢慢涨价，想买东西最好在9月中旬……

成本太高导致涨价
“双11”期间为何涨价？记者采访了多个商家，普遍认为是成本太高导致无法再像以前那样给出较大折扣。

一个卖家纺的商家说，之前“双11”搞一两天，赔本赚个流量也能接受，但现在搞20天，商家本身的利润就不高，退货率高得离谱，还要付费买流量，不涨价能亏死。

多个商家提到，退货率高企导致成本上升。服装是退货率最高的品类之一，一位服装店主抱怨道，“一些买家十分挑剔，恨不得用10元买回100元的商品，有的挑剔简直无法忍受，比如衣服颜色稍有差别，就说描述不合退货。有的纯粹是为了买来穿两天，穿完就退货。还有人买了就后悔，反正退货包邮自己不用损失。退货率越来越高，吃亏的其实最终还是消费者，商家会把退货带来的损失加在消费者头上，每个消费者都难以躲过。”

一个卖小百货的商家抱怨说，有的顾客抱着薅羊毛的心态来购物，收货后就投诉质量有问题，要求退款不退货，有时平台就直接判顾客获胜，商家只能吃亏。“平台收割的是商家，商家也要挣钱，所以就只能涨了。”

此外，从今年9月1日开始，淘宝要收取千分之六的基础软件服务费，也是导致成本上升的原因之一，也就是说商家的利润率又下降了千分之六。有商家吐槽，“若订单确认收货后发生退款的，淘宝不支持退还软件服务费，依然实时划扣。”

平台表示价格浮动正常
对于“双11”先涨后降的现象，记者致电某电商平台消费者服务热线，其人工客服回应记者，“商品价格会随着市场变动而变动，无法保证是否降价还是涨价。”

在另一家大电商平台，爆出其“双11”预售产品比之前直接购买更贵，预售结束后立刻降价，付尾款变成割韭菜。对此，记者联系上该平台客服，她表示在支付定金后，消费者实际支付的尾款，会因红包、优惠券时效等问题，可能出现价格波动，具体金额以支付尾款结算时为准。

电商行业观察者李奥表示，“双11”先涨后降的套路有愚弄消费者的嫌疑。今年各大平台对先涨再降的处罚几乎形同虚设，甚至彻底放开“双11”活动招商门槛。平台理应当好守门人，不能任由商家玩价格游戏，赚了流量却损失了信誉。

李奥认为，两大原因导致商家涨价。一是“双11”现在周期拉长，商家必须购买流量才能获得更多潜在客源，导致成本增加。二是退货率创新高，鞋包退货率50%，服装70%以上，珠宝高达80%，“明年‘双11’价格或许会更贵，如果价格不涨，那些卖家根本无法生存。”

新重庆-重庆晨报记者廖平

回归分析：预测价格走势的利器

回归分析是一种统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在双十一期间，我们可以将商品价格作为因变量，时间、促销活动等因素作为自变量，通过建立回归模型来预测价格走势。

线性回归 vs 多项式回归

线性回归是最简单的回归分析方法，适用于因变量与自变量之间存在线性关系的场景。例如，商品价格可能随时间线性下降。然而，实际价格走势往往更复杂，这时就需要使用多项式回归。

多项式回归通过引入多项式项来建模数据的非线性特征，从而提高了模型的灵活性和适用性。例如，商品价格可能在促销前缓慢上涨，促销期间快速下降，然后在促销结束后再次上涨，这种复杂的趋势可以通过多项式回归来捕捉。

数据分析实战：预测商品价格

数据收集

要进行回归分析，首先需要收集历史价格数据。你可以使用比价工具或电商平台的价格跟踪功能，记录商品在不同时间点的价格。此外，还可以关注商家的促销活动、优惠券信息等，这些都可能影响最终价格。

模型建立

接下来，我们将使用Python进行回归分析。以下是一个简单的线性回归和多项式回归的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 设置全局中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

# 创建模拟数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 5 * X**2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 将特征转换为多项式特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 创建并拟合线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_poly, y)

# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.scatter(X, y, color='blue', label='原始数据')
plt.plot(X, lin_reg.predict(X_poly), color='red', label='多项式回归拟合曲线')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('目标')
plt.title('多项式回归示例')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先生成了一个简单的二次多项式数据集，然后使用PolynomialFeatures将特征转换为二次多项式特征，并创建了一个线性回归模型来拟合转换后的特征。最后，绘制了原始数据和拟合曲线，以可视化多项式回归模型的拟合效果。