基于机器学习的电商销售额预测模型

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1、？１００６９分类号：：学校代码１２０１６９ＣＸＭ密级：学号：又賴誓４孽儀）ＴＩＡＮＪＩＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＣＯＭＭＥＲＣＥ硕士专业学位论文基于机器学习的电商销售额预测模型ＥｌｅｃｔｒｉｃＭａｃｈｉｎｅＳａｌｅｓＦｏｒｅｃａｓｔＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ研究生姓名：李丽丽专业名称：应用统计学指导教师：罗蕴玲教授分类号：学校代码：10069密级：研究生学号：120169004基于机器学习的电商销售额预测模型ElectricMachineSalesForecastModelB

2、asedonMachineLearning研究生姓名：李丽丽专业名称：应用统计学指导教师姓名：罗蕴玲教授论文提交日期：2018年5月学位授予单位：天津商业大学摘要现如今，我国互联网信息技术飞速发展,而电子商务平台借助互联网技术迅速发展的一臂之力，逐渐成为拉动我国整体消费水平、帮助传统企业脱胎换骨、发展现代服务业的重要核心。中小型店铺如雨后春笋一般涌现。但是由于中小型店铺发展初期缺少厂房、设备等，银行认为和这些小型电商合作的风险太高，所以不愿意和这些小型电商合作。为了提高销售业绩和占据市场，京东商城成立自己的小额贷款公司。京东金融陆续推出了京保贝、北京小额贷款和房地产融资三

3、大核心产品，大大改善了小微企业融资难和高融资成本的情况。其中，北京小额贷款是一种信用至上的金融产品，具有贷款自主性高、不需要抵押、资金到位速度快且成本低、随时进行借款和还款等动作，全线上审批等特点。商家在京东金融平台贷款成功后，资金立即到店铺相关账户。对线下而言，对店铺开展贷款业务需要定期测量和跟踪经营状况。对店铺销售额的预测是“小额贷款”业务信用评估的关键环节之一，只有准确的预估店铺未来的销量，才能合理的设定贷款额度，提高资金利用率。本文通过店铺过往的销售记录，商品信息，商品评价等信息来建立预测模型，帮助预测店铺未来的销售额。选取了从2016年8月3日到2017年4月3

4、0日京东金融1606个店铺销售额以及影响销售额因素的数据，给出未来相对应的销售额的预测模型。本文首先将每个店铺为期271天的数据做大致统计，然后根据所给变量利用K-means聚类将所有店铺进行分类，大致分为三类。第二步，对每类中的店铺研究其给出变量与销售额之间的关系，并选择合适的模型来对数据进行拟合预测模型。本文在商品种类最多和次多的两类中采用了GBDT算法，进行预测模型的拟合。而对商品种类最少的那一类，采用BP神经网络模型进行模型的拟合预测。实验结果显示，利用以上模型的预测获得较好的预测结果，显示模型的预测精度较高。对不同规模大小的电商企业制定营销策略具有一定的参考价值

5、。关键词：电商；BP神经网络；GBDT算法；销售额；预测IABSTRACTNowadays,China'sInternetinformationtechnologydevelopsrapidly.WiththehelpoftherapiddevelopmentofInternettechnology,e-commerceplatformshavegraduallybecomeanimportantcoreforstimulatingtheoverallconsumptionlevelofourcountry,helpingtraditionalenterprisestor

6、ebuildtheirlives,anddevelopingmodernserviceindustries.Smallandmedium-sizedshopsspringupafterspringingup.However,duetothelackoffactorybuildingsandequipmentattheinitialstageofthedevelopmentofsmallandmedium-sizedstores,thebanksbelievethattherisksassociatedwiththesesmalle-commercecompaniesare

7、toohigh,sotheyareunwillingtocooperatewiththesesmalle-commercecompanies.Inordertoincreasesalesandoccupythemarket,JingdongMallhasestablisheditsownmicrofinancecompany.JingdongFinancialhassuccessivelylaunchedthreecoreproducts,namelyJingbaoBay,BeijingMicrofinanceandreale