在中國(guó),伴隨著養(yǎng)寵人經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提高和正確養(yǎng)寵意識(shí)的普及,寵物們的生活水平也在隨之提升。在關(guān)注寵物們吃飽的同時(shí),越來(lái)越多的養(yǎng)寵人開(kāi)始關(guān)注寵物們精神世界,大量的寵物產(chǎn)品需求隨之而來(lái)。電商平臺(tái)的快速崛起,為養(yǎng)寵人購(gòu)買寵物相關(guān)產(chǎn)品提供了更加方便快捷的渠道。幾年來(lái),中國(guó)養(yǎng)寵消費(fèi)穩(wěn)定增長(zhǎng),中國(guó)城鎮(zhèn)寵物(犬貓)消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模從2016年的1220億元增長(zhǎng)至2020年的2065億元,線上電商是養(yǎng)寵人購(gòu)買寵物相關(guān)產(chǎn)品最主要的渠道,其中淘寶占比90%。受2020年初新冠疫情爆發(fā)的影響,大多數(shù)寵物類目下的子行業(yè)低于2019年同期水平,而寵物健康相關(guān)的醫(yī)療、藥品和保健品明顯上升。為探究淘寶寵物市場(chǎng)行業(yè)結(jié)構(gòu),通過(guò)函數(shù)型數(shù)據(jù)的主成分分析(FPCA),將淘寶寵物市場(chǎng)下各個(gè)子行業(yè)的交易指數(shù)、賣家數(shù)和交易增長(zhǎng)幅度等多個(gè)指標(biāo),構(gòu)造成一個(gè)綜合指標(biāo),分別利用函數(shù)型數(shù)據(jù)聚類法和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整結(jié)合K-Means(DTW-Kmeans)聚類,將子行業(yè)進(jìn)行聚類,最終將25個(gè)子行業(yè)聚為四類,得出四個(gè)綜合發(fā)展水平等級(jí)下的子行業(yè)。同時(shí),利用淘寶寵物類目下的寵物狗和寵物貓兩個(gè)子行業(yè)的交易指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)模型研究,分別采用傳統(tǒng)的ARIMA模型和長(zhǎng)短期...

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外寵物市場(chǎng)研究文獻(xiàn)綜述
        1.2.2 國(guó)內(nèi)外多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)聚類研究文獻(xiàn)綜述
        1.2.3 國(guó)內(nèi)外時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究文獻(xiàn)綜述
        1.2.4 文獻(xiàn)評(píng)述
    1.3 研究?jī)?nèi)容和方法
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 研究思路
    1.5 創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 中國(guó)寵物市場(chǎng)現(xiàn)狀分析
    2.1 中國(guó)寵物行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀
    2.2 中國(guó)電商寵物市場(chǎng)現(xiàn)狀
    2.3 淘寶寵物市場(chǎng)行情概況
        2.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與介紹
        2.3.2 淘寶寵物市場(chǎng)行情概況
        2.3.3 淘寶寵物市場(chǎng)具體表現(xiàn)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 淘寶寵物市場(chǎng)行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
    3.1 面板數(shù)據(jù)簡(jiǎn)述
        3.1.1 面板數(shù)據(jù)介紹
        3.1.2 面板數(shù)據(jù)聚類的基本思想
    3.2 子行業(yè)結(jié)構(gòu)分析
        3.2.1 子行業(yè)綜合指標(biāo)構(gòu)造
        3.2.2 子行業(yè)相似度分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于子行業(yè)交易指數(shù)的預(yù)測(cè)模型研究
    4.1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型
        4.1.1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型原理簡(jiǎn)介
        4.1.2 基于ARIMA預(yù)測(cè)模型研究
    4.2 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型
        4.2.1 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理簡(jiǎn)介
        4.2.2 基于LSTM預(yù)測(cè)模型研究
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3868332