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基于大数据的旅行产品销量模型及其应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 前言第8-12页
    1.1 选题背景与研究意义第8-9页
        1.1.1 选题背景第8页
        1.1.2 研究意义第8-9页
    1.2 文献综述第9-11页
        1.2.1 国外研究文献综述第9-10页
        1.2.2 国内研究文献综述第10-11页
        1.2.3 国内外研究现状述评第11页
    1.3 研究思路第11-12页
第二章 数据管理第12-22页
    2.1 数据准备第12-16页
        2.1.1 数据来源第12页
        2.1.2 数据理解第12-16页
    2.2 缺失值处理第16-20页
    2.3 特征工程第20-22页
第三章 旅游产品购买行为特征分析第22-29页
    3.1 购买行为的旅游产品地理位置特征第22-26页
        3.1.1 不同产品位置频数分析第22-24页
        3.1.2 交通枢纽距离因素销量对比第24-26页
    3.2 购买行为的旅游产品评价特征第26-29页
        3.2.1 评级等级与销量之间的对应关系第26-27页
        3.2.2 用户评论量与销量之间的对应关系第27-29页
第四章 旅游产品销量预测关键技术及实证研究第29-42页
    4.1 XGBOOST模型第29-35页
        4.1.1 建立模型第29-33页
        4.1.2 XGBoost模型的实施和评估第33-35页
    4.2 GBDT模型第35-40页
        4.2.1 建立模型第35-38页
        4.2.2 GBDT模型的实施和评估第38-40页
    4.3 模型融合第40-42页
第五章 总结及建议第42-45页
    5.1 结论第42页
    5.2 建议第42-45页
        5.2.1 网站通过运营策略增加点评人数和用户评级第42-43页
        5.2.2 增加偏僻地理位置的产品曝光率第43-44页
        5.2.3 完善库存管理方案第44-45页
参考文献第45-48页
附录1 数据处理相关程序第48-50页
附录2 特征工程相关程序第50-52页
附录3 模型构建相关程序第52-55页
致谢第55-56页

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