基于CART决策树的大学生游戏消费行为研究——以某高校大学生为例

针对大学生游戏消费行为,提出了基于CART决策树的预测方法,此方法具有较高的的准确率和良好的自学能力。利用CART决策树可以对影响游戏消费行为的复杂因素进行回归分类及规则提取,进而从众多的数据中得出一致性规律,经过CART决策树模型的构建,结果表明,CART决策树方法良好地预测了影响大学生消费行为的因素。     

“全面二孩”政策下的北京人口预测

随着"全面二孩"政策的放开,人们的生育观念将逐渐转变,尤其是育有独生子女的育龄女性家庭(以下简称独生子女育龄女性),其数量和生育意愿,将可能对现有北京人口规模的预测模型产生影响。文章在灰度预测法的基础上,考虑了出生率、死亡率、年龄结构、男女比例、"全面二孩"政策(独生子女育龄女性比率和生育意愿)等影响因素,建立了Leslie模型,对北京人口总数、进行了理论预测和数值求解。通过与灰度预测的结果对比,表明北京人口总数在2015—2024年将逐步增加,"全面二孩"政策等因素将导致人口总数逐年发生小幅度改变,而总增长趋势并无显著影响。     

制造业上市公司财务预警模型的构建及比较——基于ROC曲线分析

本文以制造业上市公司为研究主体,选取反映企业经营成果和财务状况等六大方面的财务指标和审计意见等非财务指标,运用因子分析方法降低指标之间的多重共线性,分别建立Logistic回归和决策树模型,最后运用ROC曲线来对模型的预测精度进行比较分析。研究发现:从AUC的角度来看,Logistic回归模型的预警能力要强于决策树。但两个模型的侧重点不一,决策树会更加的偏重于对企业财务经营情况进行长远的预测,反映企业发生财务危机的内在原因,而Logistic回归模型则是直接的体现出企业发生财务危机后的结果,因此我们应该根据不同的目的来选择相应的模型进行财务危机的预警分析。     

“青春”健身课程培训机构推广现状及发展策略探讨

"青春"健身课程培训机构的策划与推广,主要针对沈阳大学生群体设计的健身市场上流行的小器械健身课程,此类课程易于学习掌握,且能快速应用。运用文献资料、访谈法、问卷调查研究方法,对"青春"健身课程培训机构推广现状进行分析,并提出下一步发展策略,提出有益的理论参考。     

基于机器学习方法的上市公司财务预警模型对比研究

当前我国上市公司信息披露仍存在着许多不规范的现象,个别上市公司在面临财务危机时,粉饰其财务风险,进行财务造假.本文利用上市超过3年的A股共3002家上市公司的财务数据,通过对ST、*ST和10家2019年退市的公司样本分析,根据不同的时间窗口,构建了财务预警因子库,共96个因子.分别采用机器学习中的逻辑斯蒂回归、支持向量机、决策树模型对因子数据进行训练.将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,并将模型应用在测试集中进行预测.结果如下:(1)三种模型均有较好的预测能力,其准确率都在94%以上;(2)决策树模型的预测效果最佳,支持向量机模型次之,逻辑斯蒂回归模型的预测效果最差;(3)三种模型都存在将较多的财务预警公司预测为正常公司的情况.本文通过将三种模型进行对比分析,以寻找更加优质的财务预警模型,来更好地帮助企业识别财务风险.     

决策树算法在电信行业中的应用和分析

如今,数据挖掘技术正以其强大的功能在许多研究和应用领域得到广泛的发展,分类预测算法更是有着广泛的应用前景,在未来的许多行业领域中将会得到进一步的完善和发展。通过对决策树的研究和比较,提出了一个新的想法。另外通过对决策树分类预测模型与神经网络预测模型的比较研究,可以更清楚的理解预测分类模型的作用及其发展趋势。     

商业智能软件在汽车销售中的应用

本文利用商业智能软件IBM DB2 Intelligent Miner建立汽车市场营销分析的数据仓库模型,并利用决策树分类技术,对汽车销售企业的调查问卷数据进行分析,挖掘出最近一年内有购车意愿的客户的特征。企业针对这些特征,采取相应营销策略,从而提高营销的针对性和成功率。     

一种加权聚类划分决策树算法

针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题,提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重,并将权重用于树结点中数据的聚类过程,使用分簇结果对结点进行多路划分,得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明,该算法与经典轴平行决策树相比,拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度,与大部分斜决策树相比,在付出更少计算代价的前提下,获得了近似的正确率以及模型简洁度。     

教育硕士培养《网络营销》课程建设的创新探索

为了改善中高等职业学校师资力量薄弱的问题,教育部从2016年起,开展教育硕士(职业技术教育)专业学位研究生教育试点工作,其中就包括财经商贸方向。为塑造教育硕士(财经商贸方向)培养"研究性""职业性""师范性"三维一体的特色;以相关课程和岗位需求的大量调研为基础,从课程建设目标、思路和内容等几个方面,阐述了《网络营销》课程建设上的创新探索,希望具有一定的借鉴意义。     

项目教学法在微电影制作教学中的应用

"微电影制作"是传媒策划与管理专业中一门综合性的实践科目,涉及"广告文案与影视编剧""视听语言与视觉艺术""化妆与造型""摄像技术""图像处理""影视美学""音频制作""影视编辑""影视合成"等多门专业课程知识,在整个专业学习生涯中起到一个全方面考量专业技能学习成果的作用。为了推进教学模式的改革,提高课程教学效果,提高人才培养质量,我们尝试将项目教学法在"微电影制作"课程教学中应用,取得良好的教学效果,深受同学们欢迎。     

后疫情时代居家健身类企业的商业模式发展策略研究 ——以Keep为例

受新冠疫情影响,线下健身行业受到严重的冲击,但却为居家健身行业提供了发展的良好时机,诸多居家健身类企业抓住机会及时响应,进行了商业模式的变革与创新,当然其中也伴随风险。本文以Keep为例,以"冰山理论""商业模式画布"与"价值三角形"为理论基础,构建居家健身类企业后疫情时代的商业模式分析框架,梳理其显性隐性商业模式的特点,找出商业模式的不足并给出发展方向的建议。     

连锁便利店分档研究

为了了解连锁便利店的经营状况,为企业制定有针对性的决策提供依据,论文通过基于熵权的TOPSIS法和有序样品聚类,对某连锁品牌150家门店的经营能力进行综合排序、分级,最后对分出的等级进行决策树预测。结果该连锁便利店可划分为5个等级,并构建出包含4个节点的决策树模型,优店、较优店、良店、差店,决策树模型对其总体预测准确率为91.11%。结论是在综合考虑便利店的运营能力和稳定性的基础上,建立了一套对连锁便利店全面的合理性评价细则,可帮助决策者有效洞察企业经营状况,为国内连锁便利店运营研究提供一套崭新的理念与可借鉴的框架。     

瑜伽裤市场大热

近两年,新冠肺炎疫情引发健身需求和消费模式的变化,人们参与运动健身的意愿更加强烈.其中瑜伽作为最受欢迎的运动类目之一,其爱好者数量也急剧攀升.头豹研究院研报预测,中国瑜伽行业的市场规模将达686.3亿元,是2018年的两倍多,另据精练GymSquare统计,2021年中国瑜伽场馆规模达4.235万家,相比2020年增长...     

关于美豆种植意愿的预测研究

美国农户(农场主)大豆种植意愿的变化对美国及全球大豆市场都具有很强的影响,研究美豆种植意愿的变化有助于我们对全球大豆市场的可能变化进行预判。本文根据美国农业部的数据报告,分析整理,结合三个与大豆种植意愿密切相关的因素构建一元回归模型,并对预测性能进行比较分析。结果表明,基于上年度种植意愿的预测模型能够解释美国农户大豆种植意愿76%的变化。而对这一模型的误差分析发现,模型最大的两次高估都发生在库存处于相对极高的年份,而模型最大的两次低估则发生在库存处于相对极低的年份。     

酒泉地区新型农村养老保险支付意愿分析

立足于甘肃省酒泉地区,了解了"新农保"支付意愿的相关情况,分析出了影响支付意愿的因素,主要有农民倾向的养老方式、农民对"新农保"政策的了解情况、农民对农村养老保险制度熟悉程度以及农户家庭年收入,并基于此建立因子模型,进行实证分析,确定影响支付意愿的主、次因子(附属因子)。     

基于粗糙集的决策树旅游景点信用评估模型的设计与实现

旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型.最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型.     

O2O在线外卖用户满意度对其重复消费意愿的影响研究

以"饿了么"外卖平台为例,基于对O2O在线外卖用户满意度和重复消费意愿的问卷调查数据,采用结构方程模型实证分析了O2O在线外卖用户满意度对其重复消费意愿的影响及其主要影响因素。研究结果表明:O2O在线外卖用户满意度与其重复消费意愿显著正相关。O2O在线外卖用户满意度越高,其重复消费意愿的意愿也越强烈。具体来看,O2O在线外卖用户重复消费意愿受到优惠力度、网站(APP)使用方便性和食物口味的影响更为显著,食物卫生状况和服务态度对O2O在线外卖用户重复消费意愿的影响相对较弱。     

来华留学生使用汉语电商平台意愿的影响因素调查研究——基于南京市留学生问卷调查的实证分析

中国电子商务的迅速发展使得它的消费群体也不断扩展。来华留学生就是其中之一,他们有着强大的网络购物消费潜力,然而,由于留学生的特殊性,他们的网购行为又表现出与普通民众不同的特点。文章在对留学生进行问卷调查的基础上,确定影响留学生使用汉语电商网络平台的五个因素:"网购便利性""电商平台质量""交易风险""物流风险"和"汉语能力",对这五个因素与来华留学生对汉语电商平台的"使用意愿"进行了相关分析和回归分析,在得出结论后为促进留学生使用汉语电商网络平台提出了建议。     

利用SQL Server 2005数据挖掘实现交叉销售的研究

交叉销售是非常常见的商业问题,它包括基于客户当前或之前的购物篮中的产品来推荐新的产品列表。许多零售商,特别是在线零售商,采用这个特性来增加它们的销售额。本文通过对电影交叉销售的数据建模,介绍在SQL Server 2005中建立数据挖掘结构和模型的详细过程,展现决策树算法的浏览图,并使用决策树算法在实例中进行准确性分析和一般预测,说明如何利用数据挖掘来解决商业问题。     

农村宅基地流转现状研究——以成都市为例

近年来,成都市农村宅基地存在普遍闲置、违法违规用地等状况,为保证闲置宅基地有效退出,成都市积极参与到相关宅基地制度改革试点当中。文章通过对成都市用地现状和实施的"双放弃""地票交易""三权分置"流转模式分析,提出在现今宅基地退出工作中,需尊重农民意愿,切实保护农民权益;形成社会资金链,推动农村产业发展;构建有效宅基地价值评估体系的对策建议。