基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品研究
这是一篇关于选品,外贸电商,评论情感分析,销量预测,ARIMA-BP神经网络模型,Python的论文, 主要内容为近年来,中国对外贸易总体呈现平稳增长的态势,同时电商规模在扩大,网络购物成为消费的主要渠道,中国商品可以借助外贸电商平台“走出去”,得到世界的认同。而电商企业想要在竞争激烈的环境中生存下去,商品选择作为第一步至关重要。如今面对海量数据,没有一套科学的方案来指导选品,让电商企业选品无从下手,所以如何选择适销对路的商品是一个外贸电商企业发展亟待解决的问题。针对上述问题,以外贸电商选品为研究对象,本文从评论情感分析和商品销量预测两方面出发,提出了一个基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品方案。首先基于对评论情感分析的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即:主流外贸电商网站上的在线评论和部分商品信息;然后进行文本预处理和情感词典的构建;再按照先后顺序分别针对商品品类和商品属性进行情感分析。其次基于对销量预测的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即主流外贸电商网站上的商品信息;然后进行数据预处理,通过描述性和相关性分析,确定影响销量的因素;构建ARIMA-BP神经网络组合预测模型进行销量预测,将销量预测结果对选品的影响进行分析和评估。最后,以中华文化英文商店为例,运用Python工具,分别从评论情感分析和销量预测两个方面为其选择适合销售的商品。论文从评论情感分析和销量预测两个方面出发,提出了针对外贸电商选品的方案,丰富了外贸电商选品理论、方法和技术,帮助中华文化英文商店选品,同时为其他外贸电商选品提供借鉴。
集采系统客户关系管理子系统设计与实现
这是一篇关于客户关系管理,销量预测,关联挖掘,Spark的论文, 主要内容为目前农村小超市普遍存在商品采购量小、议价能力不强、资金短缺无法大规模的采购等问题,导致商品单价高、供应不及时等困境,制约着小超市的进一步发展。因此,如何利用有限的资金使小超市与农民构成供需之间的平衡成为亟待解决的问题。本系统依托于科技部重点研发计划-绿色宜居村镇技术创新项目(2019YFD1101104),以湖北十堰市供销社的合作小超市为研究背景,以客户为中心的营销模式为核心思想,从小超市实际需求出发设计开发而成。该系统主要包括客户信息管理、商品销量预测、商品关联挖掘、会员服务管理、供货商供货能力评价等核心模块。本文主要解决两大问题,第一个问题是商品销量的预测,第二个问题是商品关联的挖掘。对于第一个问题,本文采用非线性最小二乘法对改进的Bass扩散预测模型参数进行估计,将商品评论文本的情感分析与Bass标准预测模型相结合的方式对商品销量进行预测。对于第二个问题,本文采用H-Apriori(Hash-Apriori)算法对商品之间的关联关系进行挖掘,当面对海量的数据时,使用Spark分布式的方式提高算法的运行效率。本系统采用B/S架构,Java开发语言,后端使用SSM框架负责页面跳转、业务逻辑和数据操作,前端使用Boot Strap框架和j Query负责数据展示和页面逻辑,并通过ECharts插件实现数据可视化显示,数据库采用关系型数据库My SQL。实验表明Bass情绪模型的均方差较Bass标准模型提高了38.53%,H-Apriori算法在三个Worker节点的Spark集群上相对于单机加速比达到2.61。本系统通过对客户信息数据的分析和管理,实现了对商品销量的预测以及挖掘出具有强关联规则的商品组,方便了商城管理员进行宏观调控,具有很好的实用性。
B2C电商平台商品促销销量的预测方法
这是一篇关于销量预测,促销销量,B2C电商,LightGBM的论文, 主要内容为准确的销量预测是B2C电商企业制定合理运营计划、进行高效供应链管理的重要前提。随着B2C电商企业之间的竞争日趋激烈,开展促销活动已渐渐成为企业抢占市场份额的有力营销手段,促销活动对商品销量的影响十分显著,不容忽视。而且,由于促销活动期间的销量呈现出不稳定、复杂多变的特点,实际中B2C电商企业做出的预测往往与实际值存在着较大的偏差。如果商品促销销量预测值小于实际值,则会导致商品交付时间的增加,带来缺货成本等不必要的损失;如果商品促销销量预测值大于实际值,则会产生较高的库存成本和资源浪费。因此,如何提高促销销量预测的准确度是B2C电商企业亟需解决的关键难题。B2C电商平台商品促销销量预测需要综合考虑促销活动和促销销量的特点,这些特点带来以下三个需要攻克的难题:(1)B2C电商平台拥有大量的、具有不同特征的商品,由于不同特征的商品对促销活动的响应程度不同,如何在充分考虑商品差异的同时,对数量众多的商品进行高效预测是一个难题。(2)由于B2C电商平台频繁地更新迭代商品,以及有些旧商品是第一次参与促销,致使部分商品不具有促销历史数据。促销历史数据的缺失使得促销销量预测面临巨大挑战。(3)B2C电商平台促销活动形式越来越多样化,频次上越来越日常化,商品促销销量轨迹也呈现出间歇性、不稳定性、多变性等特点,如何衡量多样化的促销活动对商品促销销量的影响是问题求解的一大难点。针对B2C电商平台商品促销销量预测问题的特点和难点,本文主要开展了以下三方面的工作:(1)B2C电商平台商品促销销量预测问题分析。首先,分析B2C电商平台促销活动及促销销量的特征;其次,基于这些特征,分析促销销量预测的难点;最后,提出B2C电商平台商品促销销量预测的思路。(2)B2C电商平台商品促销销量预测方法的研究。鉴于分类建模的思想,本文提出结合了基于促销敏感度和基于语义相似度的商品分类方法,以及基于LightGBM预测模型的预测方法,并给出预测方法的完整流程图。(3)实例分析与数据实验。利用中国某B2C电商企业提供的仓库订单数据进行实验,验证了本文所提B2C电商平台促销销量预测方法的有效性,相比于基准预测方法,本文所提方法的预测准确度更高;并且,进一步分析实验结果,给出了相应的管理启示。本文所提出的方法能够提高B2C电商平台商品促销销量预测的准确度,以相对较低的数据收集成本满足B2C电商企业配送中心的实际运营需求,为B2C电商企业制定科学的运营决策提供支持。其中,基于促销敏感度的商品分类方法为其他领域销量预测问题的求解提供了科学手段和新思路。
智慧汽配进销存系统的设计与实现
这是一篇关于汽车配件,销量预测,进销存系统,IBA-LSTM的论文, 主要内容为随着中国经济高速发展,国内汽车市场也迅速增长,作为汽车产业链的基石,汽车配件市场也迎来空前的繁荣。由于汽车配件种类十分繁杂,汽车配件经销商大多采用进销存系统管理日常业务数据,同时,由于目前的进销存系统仅能对业务数据进行简单的记录与统计,缺少对业务数据进行分析、预测的功能,汽车配件经销商主要依据经验来人工预测配件销量,并由此制定采购计划。然而,随着业务规模不断增长,人工预测配件销量的误差越来越大,导致商家无法制定合理的采购计划,进而导致库存积压或库存不足的问题,最终造成商家的经济损失。本文旨在构建准确、高效的配件销量预测模型,并嵌入商家日常使用的进销存系统中,相比传统进销存系统能提供更加智慧的业务数据管理功能,帮助商家进行更合理高效的经营决策,从而创造更高的经济效益。首先,本文调研了国内外进销存系统、销量预测的研究现状,并明确了本文的销量预测模块需要解决的核心问题,在此基础上,完成了汽车配件进销存与销量预测系统的需求分析,并给出相应的UML用例模型。系统主要包括账号管理、采购管理、销售管理、库存管理、销量预测五个功能模块。其次,根据系统需求分析,对各功能模块进行了设计。其中,在销量预测模块构建了基于IBA-LSTM的预测模型:针对蝙蝠算法随机初始化蝙蝠导致种群总体质量较低的问题,本文设计了改进的蝙蝠算法(IBA,Improved Bat Algorithm),初始化种群时只接受适应度值高于种群均值的个体,以保证初始种群的质量;同时,使用IBA优化LSTM模型的初始权重及偏置,利用得到的最优权值与偏置来构造、训练LSTM网络,以提高模型性能。实验结果表明,该模型能提供比LSTM模型、BA-LSTM模型更好的预测结果。最后,采用Layui、Spring Boot、Tensorflow框架,实现了各功能模块,并对系统进行了功能和性能测试,测试结果表明各模块都能正常运行,且响应速度满足实际需求,系统达到预定设计目标。
基于微服务的智慧餐饮系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,智慧餐饮,XGBoost,销量预测的论文, 主要内容为人民生活水平的提高带动了餐饮业的发展,餐饮行业迎来了巨大的机遇和挑战。随着信息化建设在各个领域不断加强,餐饮业也在不断尝试注入新的信息化元素,餐饮企业愈加重视其信息管理工具的发展和优化,确保管理工具适应技术发展,满足企业需求,以此提高企业核心竞争力。然而,随着互联网技术的不断进化和完善,传统的单体式架构的餐饮管理系统在升级过程中呈现出难扩展、难维护、难移植等问题。同时,备货过多造成的库存积压与备货过少导致的缺货等库存问题,一直以来都是餐饮企业亟需解决的痛点和难点。本系统的设计目的是为了去解决传统单体架构的餐饮管理系统存在的各种不足,使系统可以灵活又独立地运营和维护。因此本系统采用微服务架构,并基于XGBoost模型进行菜品销量的预测,助力企业精准备货,减少浪费,创造更高的经济效益。首先,本系统基于Spring Cloud Alibaba来构建餐饮管理系统的分布式架构,并使用Nacos作为系统的配置中心和注册中心,Spring Cloud Gateway作为系统的分布式网关,同时采用Sentinel限流组件控制系统的熔断降级,Sky Walking的全链路追踪技术监控系统的运行状态。其次,本文结合餐饮系统的需求分析,根据不同的业务功能进行模块划分,将系统分为采购管理、销售管理、仓库管理、财务管理、报表查询、商品管理、基本资料、系统管理和数据分析等九个功能模块,每个模块都是单独的服务,开发和运行互不影响。最后,为了更加准确地预测菜品销量,本文对比和分析了线性回归、随机森林和XGBoost三种模型的预测结果,发现XGBoost模型的销量预测效果最好,故使用XGBoost模型作为系统的菜品销量预测模型。开发完成后,系统从多维度进行了充分的测试,测试结果表明各服务都正常运行。系统不仅满足餐饮企业的日常管理需要,且满足设定的性能要求,达到预定的设计目标。
集采系统客户关系管理子系统设计与实现
这是一篇关于客户关系管理,销量预测,关联挖掘,Spark的论文, 主要内容为目前农村小超市普遍存在商品采购量小、议价能力不强、资金短缺无法大规模的采购等问题,导致商品单价高、供应不及时等困境,制约着小超市的进一步发展。因此,如何利用有限的资金使小超市与农民构成供需之间的平衡成为亟待解决的问题。本系统依托于科技部重点研发计划-绿色宜居村镇技术创新项目(2019YFD1101104),以湖北十堰市供销社的合作小超市为研究背景,以客户为中心的营销模式为核心思想,从小超市实际需求出发设计开发而成。该系统主要包括客户信息管理、商品销量预测、商品关联挖掘、会员服务管理、供货商供货能力评价等核心模块。本文主要解决两大问题,第一个问题是商品销量的预测,第二个问题是商品关联的挖掘。对于第一个问题,本文采用非线性最小二乘法对改进的Bass扩散预测模型参数进行估计,将商品评论文本的情感分析与Bass标准预测模型相结合的方式对商品销量进行预测。对于第二个问题,本文采用H-Apriori(Hash-Apriori)算法对商品之间的关联关系进行挖掘,当面对海量的数据时,使用Spark分布式的方式提高算法的运行效率。本系统采用B/S架构,Java开发语言,后端使用SSM框架负责页面跳转、业务逻辑和数据操作,前端使用Boot Strap框架和j Query负责数据展示和页面逻辑,并通过ECharts插件实现数据可视化显示,数据库采用关系型数据库My SQL。实验表明Bass情绪模型的均方差较Bass标准模型提高了38.53%,H-Apriori算法在三个Worker节点的Spark集群上相对于单机加速比达到2.61。本系统通过对客户信息数据的分析和管理,实现了对商品销量的预测以及挖掘出具有强关联规则的商品组,方便了商城管理员进行宏观调控,具有很好的实用性。
营促销场景下电商平台销量预测研究
这是一篇关于电商平台,营促销场景,销量预测,机器学习,模型可解释性的论文, 主要内容为随着近年来电子商务的迅猛发展,各大电商平台不断崛起,以营促销活动为主要手段的价格战也在各大电商间频频上演。销量预测是这一系列营促销活动的源头和必要环节,是维系整个供应链系统的重要节点,也是管理者进行计划、采购、仓储、营销等活动的重要依据。当前部分企业将营促销活动的重点放在活动模式的创新上,仅使用简单的统计学习模型或机器学习模型进行销量预测,没有充分考虑消费者行为和营促销特点,导致预测与实际有较大的偏差,不仅不能够正确地指导营促销活动的选品,还会造成库存堆积或是缺货的情况,影响消费者体验,对企业带来负面影响。因此充分利用企业建立的数据仓库,合理预测营促销活动的商品销量,并进一步挖掘隐藏在数据背后的销售规律是电商平台亟待解决的一个问题,也是推动电商平台供应链持续改进的必要举措。本文首先论述了我国电商平台发展现状、营促销活动手段,分析了营促销活动对消费者行为的影响,进而分析出可能影响营促销活动销量的主要因素,并以此对营促销相关的一系列数据进行处理从而构建特征工程,随后基于模型的可解释性构建了高效且准确的算法。本文以国内某知名电商平台S的一个日常性营促销活动A活动的数据为例,利用数据挖掘的思路和机器学习的方法,发挥随机森林、Xg Boost和Light GBM算法优势,借鉴GBDT+线性回归模型的思路建立了一个分特征融合的机器学习模型。在分析了机器学习模型预测销量存在的不足后,本文引入博弈论中的shapley value概念,使用SHAP值法将商品特征映射到销量维度,从而依据每个商品的shapley value对营促销商品进行分层聚类,重新训练模型,并结合shapley value的输出结果,对不同类型商品在营促销场景中的表现进行分析。结果表明模型具有较高的准确率,并且由模型的可解释性得到了影响营促销商品销量的主要因素,最终根据模型结果提出了营促销场景下的选品建议。同时为验证算法有效性,本文还使用CCF提供的乘用车销售数据集进行了验证,表明引入shapley value的算法确实能够提高算法的预测准确率。本文对营促销期间销量预测的研究,有助于帮助电商企业更精准地预测销量,从而制定更加科学的选品、补货、仓储等策略,实现销量预测功能的服务化。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/48217.html
