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內容簡介： 本书对电子商务销量预测的理论、方法与应用进行了系统的研究。基于经济学、消费者行为学等理论，本书梳理分析了影响电子商务销量的主要因素，融合大数据分析、文本挖掘、自然语言处理和机器学习等技术方法，构建了基于电子商务大数据的销量预测模型，并将其应用于典型的电子商务销量实际预测中。 目錄： 目录 **章 绪论 1 **节 研究背景及意义 1 第二节 电子商务销量预测研究现状 3 第三节 电子商务销量预测总框架 6 第二章 需求与销量影响因素分析 8 **节 需求的经济学分析 8 第二节 需求的消费者行为学分析 12 第三节 本章小结 23 第三章 销量预测的技术与方法 24 **节 销量预测技术与方法的分类 24 第二节 BPNN的原理与特点 29 第三节 GARCH的原理与特点 38 第四节 SVM的原理与特点 42 第五节 ELM的原理与特点 50 第六节 RBFNN的原理与特点 54 第七节 情感分析的原理与特点 55 第四章 基于电子商务大数据的销量预测框架 60 **节 电子商务大数据分析框架 60 第二节 电子商务商品销量预测模型选择框架设计 78 第三节 销量预测的扳机模型 81 第五章 基于用户行为的销量预测 89 **节 销量预测的时间序列模型 90 第二节 销量预测的数据挖掘模型 92 第三节 实证分析 94 第四节 总结与展望 100 第六章 基于用户评论的销量预测 102 **节 模型构建 102 第二节 实证分析 112 第三节 总结与展望 118 第七章 基于ELM的销量预测 120 **节 背景介绍 120 第二节 方法介绍 121 第三节 实证分析 123 第四节 关于RBFNN的讨论 129 第五节 关于ELM算法的讨论 132 第六节 总结与展望 135 第八章 基于主客观结合的销量预测 136 **节 模型构建 136 第二节 实证分析 141 第三节 总结与展望 156 第九章 电子商务销量预测的应用 158 **节 销量预测在购物平台企业中的应用 158 第二节 销量预测在票房预测中的应用 160 第三节 销量预测在电视剧行业中的应用 162 第四节 销量预测在酒店预订中的应用 164 第五节 销量预测在运输业中的应用 165 第六节 销量预测在景区售票中的应用 167 第十章 研究总结与展望 170 参考文献 172

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