随着中国互联网电商的迅猛发展,全民网购现象已然存在,但随着中国电商体系发展成熟,用户红利开始消失,推出促销节日等形式成为电商平台降低获客成本、增加收益的关键手段,而在这过程中如何合理选择商品进行促销对于平台来说是非常重要的环节。但是目前的电商平台在日常促销选品中,由于运营人员运营水平参差不齐、所负责的商品数量庞大,因而平台推出商品进行促销时无法做到优中选优、或者局部选优,进而无法全盘布局,导致电商平台资源无法合理配置,使得电商平台的促销效果不佳。因此探究一个电商平台在做促销活动时如何完成一站式线上选品策略,并针对影响其促销的因素进一步分析是电商平台目前亟待解决的一个问题。本文先对我国的电商平台市场及促销现状进行了论述,分析了可能会影响电商平台在促销时做商品选择的影响因素如一周优惠力度以及选择购买促销商品用户特点等,进而探讨了利用大数据技术构建电商平台智能选品模型的构建。接着本文应用了国内某大型知名S电商平台的用户端交易历史数据以及运营端的商品、活动信息数据,以数据挖掘方式以及机器学习算法为实现电商平台智能化运营构建了促销选品方案。具体包括利用随机森林、xgboost算法对促销期间平台商品的总交易金额GMV进行预测,从GMV预测结果中,选择top N商品作为主候选商品,并创新性地利用自然语言处理领域的词嵌入工具word2vec来识别主候选商品对应关联商品,进而得到了关联商品列表,供电商平台业务运营人员在促销场景下进行选择。本文提出的电商促销选品是基于商品画像、商品相似相关模型,从商品、商品组合的GMV角度入手,考虑商品的潜在共现关系,构建智能选品模型为促销活动提供较优的商品(商品组合),从而保障促销资源的合理配置及促销效果的正常、以及超预期表现。