（1）数据来源。本研究采集的数据来源网址为https：//a.jd.com，该页面将优惠券分为家用电器、食品饮料、服饰穿戴、电脑数码等十多个类型。采用火车浏览器软件开发版进行目标网站数据采集，它是一款可视化采集软件，也是一款网络爬虫工具软件（http：//www.locoyposter.com）。首先，我们编写数据采集脚本程序，不断测试并验证采集脚本程序和数据；其次，通过测试后，制定采集计划，添加到采集任务项目管理器，分阶段完成数据采集。

（2）数据预处理。为通过探索抢券程度来预测消费者的购物意向，进一步探索和验证抢券决策行为模型，本研究分两个时间段采集数据：

①采集“双十一”期间京东购物券的抢购数据。首先，确定采集时间为2018年11月10日至11月11日，主要采集购物券值、使用条件、抢券程度、商品类别以及图片广告等信息，涵盖了19个品类，共采集了5 519个商品的优惠券信息；其次，进行数据预处理：删除缺失项或者与本研究无关记录，保留5 237条记录；根据优惠券上的图片广告信息衍生出商家的身份和品牌特征，对其进行标注并赋值，身份特征分为5个等级：官方旗舰店、旗舰店、专营店、专卖店分别赋值为5、4、3、2，其他商家赋值为1。对具有品牌特征和不具备品牌特征的优惠券分别赋值为1和0；将购物券的面值与使用条件作比值，命名为折率，表示购物券的优惠力度。(www.daowen.com)

②采集“双十二”期间京东购物券的抢购数据。首先，确定采集时间为2018年12月12日至12月13日，共采集到5 754条原始数据；其次，进行数据预处理：删除使用条件为空白、券状态和图片广告空白的记录，保留了5 425条有效数据；对衍生信息进行标注并赋值；计算折率。