【摘 要】
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互联网创新浪潮下,共享经济作为一种新型商业模式,改变了人们参与经济及消费方式。传统的酒店住宿不再是人们唯一的选择,随着消费者对住宿的需求多样化,传统酒店行业已无法满足用户个性化需求。在与互联网的共同推动下,在线短租应运而生。然而,在线短租作为新兴住宿,业态的相关研究甚少。针对以上不足,提出一种基于K-Means聚类和时间序列ARIMA模型的预测分析算法,依托数据可视化从多维度挖掘蚂蚁短租网有关贵州短租房相关数据,并预测地区短租房房价波动情况。提出的算法可广泛运用于全国在线短租房价预测分析,对商家如何占据共
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,涟水县高层次人才发展中心,贵州财经大学贵州省电子商务大数据营销工程研究中心
【基金项目】
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贵州省科技计划项目(黔科合基础〔2019〕1041),贵州省科技计划项目(黔科合基础〔2019〕1403)。
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互联网创新浪潮下,共享经济作为一种新型商业模式,改变了人们参与经济及消费方式。传统的酒店住宿不再是人们唯一的选择,随着消费者对住宿的需求多样化,传统酒店行业已无法满足用户个性化需求。在与互联网的共同推动下,在线短租应运而生。然而,在线短租作为新兴住宿,业态的相关研究甚少。针对以上不足,提出一种基于K-Means聚类和时间序列ARIMA模型的预测分析算法,依托数据可视化从多维度挖掘蚂蚁短租网有关贵州短租房相关数据,并预测地区短租房房价波动情况。提出的算法可广泛运用于全国在线短租房价预测分析,对商家如何占据共
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