基于主成分分析对新零售销售量灰色预测GM(1,1)模型

基于预先处理得到的前九个月销售量数据性质离散∞,通过建立灰色预测GM(1,1)模型,预测后三个月的销售量并进行误差分析。再结合主成分分析,通过降维来更好地突出模型的优点,提出主成分回归–灰色预测模型,减少了回归分析所需要考虑的变量个数,并使预测结果具有较好的准确性,具有较好应用前景。本文结合主成分分析、灰色预测的优点,通过降维将粗糙但相关性高的成分组合,预测销售量,给出进货建议。

基于时间序列模型分析的深圳市医疗和养老保障问题研究

通过对人口数量与结构、经济收入与消费水平、医疗资源与水平、社会保障制度与能力等现状进行描述性分析和可视化处理,并对研究对象进行定性分析,通过研究医院配置等方面对各个指标的影响,最后进行定量分析。通过已得到的指标的数据,再以医院、保健院、养老院、医生、服务保障人员为因变量建立时间序列模型,求解医院等指标在未来5、10、15年的量。本文利用了近三十年的数据,数据集合较完整,通过时间序列分析预测指标值,给出医疗和养老保险方案。

探究“新零销售”模式下影响销售量的相关因素

在新零销售模式的推动下,客户越来越倾向于消费个性化的商品。为了精准预测客户的消费需求,论文以单款单色产品为研究对象,通过建立多元回归分析的数学模型,来探究影响商品销售量的相关因素。经过分析发现,除了一些定性因素外,定量因素对销售量也产生了一定的影响,其中实际花费总金额、实际销售单价、库存数等定量因素对销售量的影响较大,且各个变量之间具有相关性,所以电商平台应特别关注这三个变量的影响。