| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第8-10页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第8-9页 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第10-12页 |
| 第2章 文献综述与相关理论 | 第12-21页 |
| 2.1 国内外文献综述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 2.2 相关理论 | 第14-21页 |
| 2.2.1 时间序列预测 | 第14-16页 |
| 2.2.2 随机森林 | 第16页 |
| 2.2.3 GBDT模型 | 第16-18页 |
| 2.2.4 XGBoost模型 | 第18-21页 |
| 第3章 数据来源与特征工程 | 第21-32页 |
| 3.1 数据来源以及说明 | 第21-23页 |
| 3.2 特征工程 | 第23-32页 |
| 3.2.1 数据预处理和数据标准化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 数据的探索性分析与可视化实现 | 第24-30页 |
| 3.2.3 特征工程的基本框架 | 第30-32页 |
| 第4章 店铺消费人数预测模型的实证结果分析与比较 | 第32-45页 |
| 4.1 模型的评价指标 | 第32页 |
| 4.2 店铺消费人数预测模型评估 | 第32-43页 |
| 4.2.1 基于时间序列预测模型的店铺消费人数预测模型评估 | 第32-34页 |
| 4.2.2 基于随机森林模型的店铺消费人数预测模型评估 | 第34-37页 |
| 4.2.3 基于GBDT模型的店铺消费人数预测模型评估 | 第37-39页 |
| 4.2.4 基于XGBoost模型的店铺消费人数预测模型评估 | 第39-43页 |
| 4.3 模型的对比研究 | 第43-45页 |
| 第5章 结论与后续研究建议 | 第45-47页 |
| 5.1 结论 | 第45页 |
| 5.2 后续研究建议 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
