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文旅趋势预测模型选择与校准

共计 30 章节
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01
课程导入
明确学习目标 · 课程适用人群 · 文旅趋势预测的核心价值与整体学习路径
课程导入明确学习目标
02
文旅行业趋势预测基础
理解文旅行业数据特点（季节性 · 地域性 · 事件驱动）
文旅行业趋势预测…理解文旅行业数据…
03
预测模型全景概览
对比时间序列模型（ARIMA · 指数平滑） · 机器学习模型（随机森林
预测模型全景概览ARIMA
04
数据准备与特征工程
讲解数据清洗 · 缺失值处理 · 节假日/活动特征构造
数据准备特征工程
05
时间序列模型详解
深入ARIMA · SARIMA · Prophet的原理
时间序列模型详解ARIMA
06
机器学习模型详解
随机森林 · 梯度提升树在文旅预测中的特征重要性分… · 非线性关系捕捉及多变量输入处理
机器学习模型详解随机森林
07
深度学习模型详解
LSTM · GRU · Transformer在序列预测中的…
深度学习模型详解LSTM
08
模型选择方法论
根据数据规模 · 预测周期 · 业务需求
模型选择方法论根据数据规模
09
模型校准基础
什么是模型校准 · 为什么预测需要校准 · 校准与调参的区别
模型校准基础什么是模型校准
10
校准技术（一）——残差分析与误差诊断
通过残差图 · ACF/PACF · 正态性检验识别系统偏差
校准技术残差分析
11
校准技术（二）——参数优化与网格搜索
使用交叉验证 · 贝叶斯优化对模型超参数进行校准 · 避免过拟合
校准技术参数优化
12
校准技术（三）——集成与融合校准
通过加权平均 · Stacking · Blending融合多个模型
校准技术集成
13
校准技术（四）——概率校准与置信区间
使用Platt缩放 · Isotonic回归校准预测概率 · 并生成预测区间
校准技术概率校准
14
校准技术（五）——在线学习与自适应校准
针对文旅数据流式更新 · 使用在线梯度下降 · 动态指数平滑实现实时校准
校准技术线学习
15
模型评估指标与校准效果度量
MAE · RMSE · MAPE
模型评估指标校准效果度量
16
案例实战（一）
基于某景区历史游客量数据 · 完成数据探索 · 模型选择
案例实战基于某景区历史游…
17
案例实战（二）
节假日黄金周游客量预测 · 重点处理突发性事件与短期波动 · 比较不同模型校准后的表现
案例实战节假日黄金周游客…
18
案例实战（三）
文旅舆情热度预测 · 融合社交媒体数据 · 使用机器学习模型并校准预测结果
案例实战文旅舆情热度预测
19
案例实战（四）
多城市文旅趋势对比预测 · 构建多任务模型或分层模型 · 并校准区域差异
案例实战多城市文旅趋势对…
20
常见问题与陷阱
数据泄漏 · 时间序列交叉验证错误 · 过拟合
常见问题陷阱
21
模型可解释性与业务落地
SHAP值 · 特征贡献度 · 如何向非技术人员解释预测结果与校准逻…
模型可解释性业务落地
22
自动化预测平台设计
如何将模型选择与校准流程封装为自动化… · 支持定时更新与监控
自动化预测平台设…如何将模型选择
23
前沿趋势与未来方向
大语言模型在文旅预测中的应用 · 因果推断 · 元学习
前沿趋势未来方向
24
综合实战项目（一）
从零构建一个完整的文旅趋势预测系统 · 包括数据采集 · 模型选择
综合实战项目从零构建一个完整…
25
综合实战项目（二）
针对真实业务问题（如景区容量预警 · 营销活动效果预测） · 设计预测方案并完成校准
综合实战项目针对真实业务问题
26
课程总结与知识图谱
梳理核心知识点 · 模型选择与校准流程 · 常见误区
课程总结知识图谱
27
考核与认证
设计理论题 · 实操题与项目答辩 · 检验学员对模型选择与校准的掌握程度
考核认证
28
拓展学习资源
推荐经典书籍 · · 开源工具（如Prophet
拓展学习资源推荐经典书籍
29
课程反馈与迭代
收集学员反馈 · 优化课程内容与案例 · 建立持续改进机制
课程反馈迭代
30
结业项目展示
学员提交完整项目报告 · 进行互评与讲师点评 · 总结学习成果
结业项目展示学员提交完整项目…