中国宠物市场行情与行业结构研究——基于淘宝宠物市场数据

发布时间：2023-11-27 18:24

　　在中国,伴随着养宠人经济实力的提高和正确养宠意识的普及,宠物们的生活水平也在随之提升。在关注宠物们吃饱的同时,越来越多的养宠人开始关注宠物们精神世界,大量的宠物产品需求随之而来。电商平台的快速崛起,为养宠人购买宠物相关产品提供了更加方便快捷的渠道。几年来,中国养宠消费稳定增长,中国城镇宠物(犬猫)消费市场规模从2016年的1220亿元增长至2020年的2065亿元,线上电商是养宠人购买宠物相关产品最主要的渠道,其中淘宝占比90%。受2020年初新冠疫情爆发的影响,大多数宠物类目下的子行业低于2019年同期水平,而宠物健康相关的医疗、药品和保健品明显上升。为探究淘宝宠物市场行业结构,通过函数型数据的主成分分析(FPCA),将淘宝宠物市场下各个子行业的交易指数、卖家数和交易增长幅度等多个指标,构造成一个综合指标,分别利用函数型数据聚类法和动态时间规整结合K-Means(DTW-Kmeans)聚类,将子行业进行聚类,最终将25个子行业聚为四类,得出四个综合发展水平等级下的子行业。同时,利用淘宝宠物类目下的宠物狗和宠物猫两个子行业的交易指数进行预测模型研究,分别采用传统的ARIMA模型和长短期...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内外宠物市场研究文献综述
        1.2.2 国内外多指标面板数据聚类研究文献综述
        1.2.3 国内外时间序列预测研究文献综述
        1.2.4 文献评述
    1.3 研究内容和方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
    1.4 研究思路
    1.5 创新点
第2章 中国宠物市场现状分析
    2.1 中国宠物行业市场现状
    2.2 中国电商宠物市场现状
    2.3 淘宝宠物市场行情概况
        2.3.1 数据来源与介绍
        2.3.2 淘宝宠物市场行情概况
        2.3.3 淘宝宠物市场具体表现
    2.4 本章小结
第3章 淘宝宠物市场行业结构分析
    3.1 面板数据简述
        3.1.1 面板数据介绍
        3.1.2 面板数据聚类的基本思想
    3.2 子行业结构分析
        3.2.1 子行业综合指标构造
        3.2.2 子行业相似度分析
    3.3 本章小结
第4章 基于子行业交易指数的预测模型研究
    4.1 传统预测模型
        4.1.1 传统预测模型原理简介
        4.1.2 基于ARIMA预测模型研究
    4.2 深度学习预测模型
        4.2.1 长短期记忆神经网络原理简介
        4.2.2 基于LSTM预测模型研究
    4.3 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3868332