【摘 要】
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在中国外卖行业蓬勃发展的大环境背景下,面对用户数量激增的挑战,以及新冠肺炎疫情等突发情况的影响,各大外卖电商平台面临着前所未有的挑战,对于顾客需求的预测成为一个亟待解决的问题。本文从该现实背景出发,以大连市某线上外卖平台的真实历史数据为基础,提出了新型鲁棒间隔分布分位数回归模型（Robust Margin Distribution Quantile Regression,RMDQR）来实现顾客需求
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在中国外卖行业蓬勃发展的大环境背景下,面对用户数量激增的挑战,以及新冠肺炎疫情等突发情况的影响,各大外卖电商平台面临着前所未有的挑战,对于顾客需求的预测成为一个亟待解决的问题。本文从该现实背景出发,以大连市某线上外卖平台的真实历史数据为基础,提出了新型鲁棒间隔分布分位数回归模型（Robust Margin Distribution Quantile Regression,RMDQR）来实现顾客需求量概率预测,为管理者决策提供科学依据。本论文先回顾了现有的相关文献,发现一些影响顾客需求的因素、地理区域划分方法的多样性以及研究时空分布规律的方法,此外发现关于O2O顾客需求预测的研究较少,且大多预测顾客需求的期望值。然后详细介绍了本文将使用的两个模型的理论与推导过程,即网格密度聚类模型和鲁棒间隔分布分位数回归模型（RMDQR）。接着开始实验部分,首先对数据做了预处理,然后使用网格密度聚类模型,采用密度指标划分O2O订单的配送区域,通过可视化分析得到最优的划分结果,相对于O2O外卖企业所采用的商圈划分方法,本研究提出的最优划分结果使得商圈平均配送距离下降了 8.97%,DB指数下降了 73.61%,且划分的商圈个数下降了 56.10%。接着根据区域划分的结果分析02O订单的时空分布规律,从而获得一些具有管理学意义的结论。比如非重要商户应尽量选址在需求量高或商户密度低的地区,订单平均优惠价格越高需求量越大的区域,如校园区域,商家可采取薄利多销的经营策略,订单高峰期和高密度地区可以考虑商家自配送服务,商家定价时可适当增加餐盒费,尽量减免配送费等。最后开展概率预测实验,先构造特征,然后划分训练集、验证集和测试集,在十个分位点下采用新提出的RMDQR模型以及经典的基于机器学习的概率预测模型实现O2O顾客需求预测,评价指标使用pinball score值,证明了本文所提出的RMDQR模型卓越的预测性能。相比于传统的期望值预测,概率预测能产生O2O顾客需求的分布区间,既能得到未来预测期望值和对应置信区间下的变化区间,又能刻画区间上各点出现的概率。现有的概率预测研究集中在电力等能源数据的预测领域上,对于O2O外卖场景下的顾客需求概率预测研究很少。外卖平台的管理者和商家可根据这些信息做最坏的准备,并及时地对商品和骑手的数量进行合理的资源分配,以便于市场管理决策人员进行科学的决策,从而避免较高的经济损失.
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