随着大数据相关技术的快速发展,大量数据交易平台涌现,数据的更新迭代速度加快,数据的时效性问题凸显。有些数据的“有效期”非常短,一定程度上影响数据的质量,必须考虑数据的更新。同时,面对多产品决策,消费者购买行为产生变化,出现延迟购买或者等待降价等情况。但目前对大数据的研究主要集中在机器学习算法、资源分配等技术层面,忽视了对大数据背景下的数据产品商业模式和经济分析的研究。目前大部分对数据产品定价的研究既没有考虑数据质量衰减,也没有考虑消费者行为对定价决策的影响。如何描述数据质量衰减、如何应对消费者灵活多变的购买行为,合理地选择数据产品定价决策,以及如何制定有效的数据产品更新策略增加利润,当前缺乏可靠的理论指导。随着数据交易的流行,大数据背景下合理的数据市场模型和有效的数据产品定价问题亟待解决。本文对大数据背景下的消费者购买行为、数据产品定价与更新换代策略问题进行深入讨论。主要研究内容如下:（1）考虑策略型消费者的数据产品定价与更新策略研究。首先,介绍了数据市场的构成和运作模式,描述了数据产品的时效性特征,同时考虑策略型消费者购买行为特点,通过消费者自我选择理论得出不同定价范围内消费者购买决策。然后,根据消费者购买决策分别构建单品换代策略和共生换代策略下的两阶段收益模型,并求解收益最大化时,数据产品发布商的定价决策。最后,通过比较不同更新换代策略数据产品发布商的收益,决定最优更新策略。研究发现,面对策略型消费者,数据产品发布者的最优更新换代策略是单品换代策略,并且,新旧产品质量差异较小时,当更新时间较大时,收益随着更新时间的增大而增大,否则,收益随更新时间先增大后减小。（2）策略型消费者感知偏差下的数据产品定价与更新策略研究。在策略型消费者的基础上,考虑消费者感知偏差,引入预测偏差系数,并通过顾客自我选择理论分析不同预测偏差系数范围内,消费者的购买决策。并根据消费者决策构建不同更新策略下的收益模型,利用逆向求解法获得数据产品发布商可能存在的均衡解,并比较不同策略下的收益最优决定更新策略。研究发现不同预测偏差系数范围,消费者购买行为产生很大变化,单品换代策略下,由于消费者预测偏差,部分消费者在第二阶段放弃购买新产品,而共生换代策略下,部分购买新产品的消费者转而购买降价后的产品。此外,当更新时间较小时,单品换代策略优于共生换代策略,但当更新时间较大,且预测偏差系数处于一定范围内时,共生换代策略更好。（3）考虑短视型消费者的数据产品定价与更新策略研究。不同于策略型消费者,短视型消费者具有即时决策的特点。考虑数据产品时效性的特点以及短视型消费者购买行为的特点,基于消费者自我选择理论得到消费者不同定价范围内的购买决策,并据此构建两阶段收益模型,利用逆向求解法获得最优定价和更新决策。通过求解和分析发现,单品换代策略下,数据产品发布者的收益更大,而且,随着更新时间的增大,收益呈现先增大后减小的趋势。本文提出的数据定价和更新决策,考虑了数据质量衰减和消费者的购买行为因素,分析了不同定价范围消费者的购买决策,并基于消费者购买决策建立数据产品发布商的收益模型,分析了不同消费者行为对数据产品发布商的最优定价与更新决策的影响,有利于建立合乎规范的数据交易平台,为数据利益相关者提供决策依据,具有非常重要的理论和实践意义。