电子商务研究中的函数型数据分析

本文描述了使用函数型数据分析（FDA）来探索和分析源自电子商务（eCommerce）数据的机会与挑战。我们讨论了在线环境中出现的特殊数据结构，以及为何 FDA 是表示和分析此类数据的自然方法。本文回顾了若干 FDA 方法，并通过展示它们所能揭示的新领域洞见来阐明其在电子商务研究中的效用。我们认为，电子商务与 FDA 的结合带来了两方面的创新：一方面由于电子商务数据中出现的挑战和复杂性，推动了统计方法论的创新；另一方面在在线研究中，能够提出（并随后回答）经典统计方法无法处理的新的研究问题，并且拓展了超出传统线下环境所提问的研究问题。我们描述了若干源自在线交易的、在统计文献中尚属全新的应用，并指出伴随一些解决方案的统计挑战。我们还讨论了电子商务与统计研究者之间联合研究的一些有前景的未来方向。