第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 基于零售商品的销售预测研究
1.3.2 基于零售总额的预测研究
1.4 主要内容与研究思路
1.4.1 主要内容
1.4.2 研究流程图
1.4.3 研究方法
1.4.4 创新点
第二章 相关理论与技术
2.1 数据挖掘
2.1.1 数据挖掘的概念
2.1.2 数据挖掘的流程
2.2 数据预处理
2.2.1 探索性数据分析
2.2.2 特征工程
2.3 常用预测方法
2.3.1 时间序列预测
2.3.2 机器学习预测
2.3.3 综合预测
2.4 本章小结
第三章 数据预处理
3.1 探索性数据分析
3.1.1 数据来源
3.1.2 特征描述
3.1.3 特征分析与可视化
3.1.4 探索性数据分析总结
3.2 特征工程实现
3.3 本章小结
第四章 预测模型实证分析
4.1 实验描述
4.1.1 实验环境
4.1.2 评价标准
4.2 模型构建
4.2.1 多元线性回归模型
4.2.2 随机森林回归模型
4.2.3 支持向量回归模型
4.2.4 XGBoost回归模型
4.3 模型优化
4.3.1 混合模型理论
4.3.2 混合模型构建
4.3.3 模型对比
4.4 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
声明
致谢
