【摘 要】
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随着在线旅游产品交易市场规模扩大,在线旅游平台竞争加剧,传统统计方法不能满足平台对于数据处理的时效性需求,进而影响在线旅游平台的竞争力,从而提出使用机器学习方法对在线旅游产品销量数据进行分析,最后为店铺提升销量,平台管理店铺开发新产品提供依据和建议。本文工作内容如下:1.数据获取与预处理。首先对FZ网数据进行爬取,然后进行数据清洗工作。2.特征变量构造与描述性统计分析。进行特征变量构造,并对定性变
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随着在线旅游产品交易市场规模扩大,在线旅游平台竞争加剧,传统统计方法不能满足平台对于数据处理的时效性需求,进而影响在线旅游平台的竞争力,从而提出使用机器学习方法对在线旅游产品销量数据进行分析,最后为店铺提升销量,平台管理店铺开发新产品提供依据和建议。本文工作内容如下:1.数据获取与预处理。首先对FZ网数据进行爬取,然后进行数据清洗工作。2.特征变量构造与描述性统计分析。进行特征变量构造,并对定性变量进行One-hot编码。然后对得到的变量进行描述性统计分析和可视化。3.在线旅游产品销量模型构建。构建随机森林、XGBoost、BP神经网络,并使用网格搜索对模型进行优化,输出特征变量重要性图,对结果进行比较分析和评价,并且在模型XGBoost中使用SHAP值测度了特征的个体效应和交互效应,最后进行模型Stacking。本文得出如下结论:1.在对月售数据进行拟合时,随机森林、XGBoost、BP神经网络、Stacking对数据的拟合效果差距不大,其中随机森林对数据的拟合效果最好。2.字段累计评价对月售的影响最大;收藏、库存、价格对月售的影响较大;游客反馈字段中:评分对月售有显著影响,优惠信息字段:FZ里程对月售的影响最大。3.从店铺维护客户、开发产品和平台管理的角度提出6条建议。
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