基于向阳办公用品电商交易数据的市场需求预测分析开题报告

1. 研究目的与意义

随着我国消费市场的不断发展，消费模式已经逐步改变，电商平台的新零售模式为实体零售业突破困境提供了发展路径。

企业通过整合创新供应链，依托互联网生产优质、多元的产品满足消费需求，形成产品的有效供给。

在此背景下，零售行业出现了库存管理难度增大等问题。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

1、需求预测分析概述；

2、数据来源及数据分析；

3. 国内外研究现状

随着互联网技术的快速发展，电子商务迅速崛起，而电商企业为了更加及时准确的把控市场变化，同时提供给消费者更好的服务更低的价格，将需求预测作为持续改进的目标。但市场的多变性和客户的不稳定性、信息化和智能化程度都对需求预测的准确性带来很大影响。国内学者侯晓乐从库存管理的角度建立基于灰色预测的快消品需求预测模型，但其只能对少量历史数据进行预测。韩芊芊针对产品特性和线上运营的历史数据进行研究，建立ARIMA多元回归综合预测模型。王姝唯从在线评论的角度提出了基于在线评论情感指数提取和Bass模型的需求预测方法。叶剑锋、郑国英考虑了快消行业的季节性周期特点和快消企业的促销因素，研发基于季节性ARIMA时间序列与多元回归组合的模型。然而，目前对快消品的需求预测研究都集中基于商品自身的特性和历史销售数据建立模型，未充分考虑消费者行为对快消品需求的影响。所以本文提出结合历史销售数据和消费者行为建立需求预测模型。

较为常用的需求预测方法包括时间序列法、神经网络算法等多种方法。以往的需求预测过程都是针对产品特性，通过数据预处理、优化参数、改进网络结构等方法提高预测精度，而忽略了消费者行为对产品需求的影响。对于各影响因素之间并不成明显线性关系的需求预测问题，如果选择输入的特征参数较为单一，将不能得到很好的预测模型及结果；而如果选择的输入的特征参数较多，则会使模型复杂化，不利于其训练速度及性能。针对这一问题，本文虽仍采用时间序列和神经网络算法需求预测方法，但数据来源的时间跨度更广且更贴近现实，对于需求预测的拟合度更好。

4. 计划与进度安排

2022年11月10日至2022年11月25日：学习规范化要求，搜集和查阅资料

2022年11月26日至2022年12月24日：初拟开题报告及提纲并上交

2022年12月24日至2022年1月15日：完善开题报告及提纲，翻译出相关材料

5. 参考文献

[1].那朝英, 大数据时代跨境电子商务中的多元治理主体及其协同治理结构研究. 经济社会体制比较, 2021(06): 第122-130页.

[2].刘洁, 电商大数据推荐系统中逻辑回归算法的应用. 电子技术与软件工程, 2021(18): 第154-155页.

[3].孙桐, 徐斌与贾航, 基于Bayes-BP算法的跨境电商平台采购量预测. 计算机应用与软件, 2021. 38(12): 第91-96页.

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