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旅游需求预测模型搭建指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 旅游需求预测的定义与重要性
课程导入学习目标
02
旅游需求基础概念
旅游需求的定义 · 构成要素（游客量 · 过夜数
旅游需求基础概念旅游需求的定义
03
数据准备与清洗
数据来源（历史预订 · 搜索指数 · 天气
数据准备清洗
04
探索性数据分析（EDA）
时间序列可视化 · 趋势与季节分解 · 相关性分析
EDA探索性数据分析
05
特征工程
日历特征（节假日 · 周末 · 季节）
特征工程日历特征
06
基线模型
朴素预测 · 历史均值 · 季节朴素
基线模型朴素预测
07
经典统计模型
AR · MA · ARMA
经典统计模型AR
08
Prophet模型
Facebook Prophet的原… · 趋势与季节项 · 节假日效应
Prophet模型
09
机器学习模型
线性回归 · 岭回归 · Lasso
机器学习模型线性回归
10
深度学习模型
LSTM · GRU · TCN
深度学习模型LSTM
11
模型集成与混合方法
简单平均 · 加权平均 · Stacking
模型集成混合方法
12
模型评估指标
MAE · MSE · RMSE
模型评估指标MAE
13
交叉验证与超参数调优
时间序列交叉验证（滚动窗口 · 扩展窗口） · 网格搜索
交叉验证超参数调优
14
预测不确定性量化
残差分析 · 置信区间 · 预测区间
预测不确定性量化残差分析
15
多步预测策略
递归预测 · 直接预测 · 多输出预测
多步预测策略递归预测
16
多站点/多产品预测
面板数据模型 · 全局模型与局部模型 · 聚类分组预测
多站点多产品预测
17
实时预测与在线学习
数据流处理 · 增量更新 · 模型重训练策略
实时预测线学习
18
案例实战（一）
景区日游客量预测——数据获取 · EDA · 特征工程
案例实战景区日游客量预测
19
案例实战（二）
酒店预订需求预测——多步预测 · 节假日效应 · 价格与促销变量
案例实战酒店预订需求预测
20
案例实战（三）
OTA平台搜索量预测——搜索指数与预… · 外部因素 · 深度学习模型（LSTM）实战
案例实战OTA
21
案例实战（四）
目的地月度旅游收入预测——经济指标 · 汇率 · 重大事件
案例实战目的地月度旅游收…
22
常见问题与解决方案
数据稀疏 · 冷启动 · 突发疫情/灾害
常见问题解决方案
23
模型部署与生产化
模型序列化 · API服务 · 批处理与流处理
模型部署生产化
24
模型监控与维护
性能监控 · 数据漂移检测 · 概念漂移
模型监控维护
25
业务集成与决策支持
预测结果可视化 · 需求预警 · 定价与库存优化
业务集成决策支持
26
高级主题
因果推断与干预分析 · 情景预测 · 组合预测
高级主题因果推断
27
工具与库实战
Python环境搭建 · Pandas · NumPy
工具库实战
28
项目实战（综合）
从零搭建一个旅游需求预测系统——需求… · 数据管道 · 模型选型
项目实战综合
29
课程总结与知识图谱
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议
课程总结知识图谱
30
综合考核与进阶挑战
模拟项目答辩 · 预测竞赛（如Kaggle旅游需求） · 创新应用
综合考核进阶挑战