智能商业平台上的多因素稀疏回归客流量预测提升准确性

本文探讨了在智能商业平台上，如何利用大数据预测技术进行商家客流量的精确预测。作者提出了一种多因素稀疏回归预测模型，该模型的核心在于结合离散余弦变换(DCT)构建一个包含节假日、天气和温度等多种外部因素的字典集。通过LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对收缩和选择操作)方法，模型能够量化并解析这些外部因素对客流量预测的影响力，实现稀疏编码。 研究针对2000个商家的实时数据进行实验，结果显示，这些外部因素在不同程度上影响着客流量的变化，将它们融入预测模型中显著提升了预测的准确性和精度。对比实验中，与循环神经网络(RNN)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)等传统方法相比，多因素稀疏回归预测模型显示出更优的预测性能，这表明其在复杂商业环境中具有更高的预测效率和实用性。 该研究不仅关注模型的理论构建，还强调了实证验证的重要性，通过对大量商业数据的处理和分析，为智能商业平台提供了有效的预测工具，有助于商家制定更为精准的运营策略。此外，作者团队由多位在物联网大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域具有深厚研究背景的专家组成，他们的合作进一步确保了研究的深度和质量。 这篇文章是智能商业领域的一个创新实践，展示了如何利用多因素稀疏回归预测模型来解决实际商业问题，提高了预测的精准度，并且对于其他类似预测任务提供了有价值的参考。