电子商务销量预测理论、方法与应用

1 (p1): 第一章 绪论
1 (p1-1): 第一节 研究背景及意义
3 (p1-2): 第二节 电子商务销量预测研究现状
6 (p1-3): 第三节 电子商务销量预测总框架
8 (p2): 第二章 需求与销量影响因素分析
8 (p2-1): 第一节 需求的经济学分析
12 (p2-2): 第二节 需求的消费者行为学分析
23 (p2-3): 第三节 本章小结
24 (p3): 第三章 销量预测的技术与方法
24 (p3-1): 第一节 销量预测技术与方法的分类
29 (p3-2): 第二节 BPNN的原理与特点
38 (p3-3): 第三节 GARCH的原理与特点
42 (p3-4): 第四节 SVM的原理与特点
50 (p3-5): 第五节 ELM的原理与特点
54 (p3-6): 第六节 RBFNN的原理与特点
55 (p3-7): 第七节 情感分析的原理与特点
60 (p4): 第四章 基于电子商务大数据的销量预测框架
60 (p4-1): 第一节 电子商务大数据分析框架
78 (p4-2): 第二节 电子商务商品销量预测模型选择框架设计
81 (p4-3): 第三节 销量预测的扳机模型
89 (p5): 第五章 基于用户行为的销量预测
90 (p5-1): 第一节 销量预测的时间序列模型
92 (p5-2): 第二节 销量预测的数据挖掘模型
94 (p5-3): 第三节 实证分析
100 (p5-4): 第四节 总结与展望
102 (p6): 第六章 基于用户评论的销量预测
102 (p6-1): 第一节 模型构建
112 (p6-2): 第二节 实证分析
118 (p6-3): 第三节 总结与展望
120 (p7): 第七章 基于ELM的销量预测
120 (p7-1): 第一节 背景介绍
121 (p7-2): 第二节 方法介绍
123 (p7-3): 第三节 实证分析
129 (p7-4): 第四节 关于RBFNN的讨论
132 (p7-5): 第五节 关于ELM算法的讨论
135 (p7-6): 第六节 总结与展望
136 (p8): 第八章 基于主客观结合的销量预测
136 (p8-1): 第一节 模型构建
141 (p8-2): 第二节 实证分析
156 (p8-3): 第三节 总结与展望
158 (p9): 第九章 电子商务销量预测的应用
158 (p9-1): 第一节 销量预测在购物平台企业中的应用
160 (p9-2): 第二节 销量预测在票房预测中的应用
162 (p9-3): 第三节 销量预测在电视剧行业中的应用
164 (p9-4): 第四节 销量预测在酒店预订中的应用
165 (p9-5): 第五节 销量预测在运输业中的应用
167 (p9-6): 第六节 销量预测在景区售票中的应用
170 (p10): 第十章 研究总结与展望
172 (p11): 参考文献