JHU博士後帶你基於數據挖掘的網路購物經濟學分析

經濟學|深度學習|計算機科學|統計學

Economics|Deep Learning|Computer Science|Statistics

數據挖掘

Data Mining

數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘也是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。在各學科領域都擁有海量數據的背景下，機器學習演算法能夠很好地從數據中找到人力所找不到的普遍規律，其預測能力一般超出了人類智能運用過往經驗來預測的表現。

相關學科

數學 –概率統計、線性代數、數學建模

計算機 –機器學習、深度學習

統計學 –宏觀經濟學，微觀經濟學，計量經濟學

課題簡介

基於數據挖掘的網路購物經濟學分析

Economic analysis of online shopping based on Data Mining

網購平台經常開展促銷活動，比如滿減、團購等。其實有些商品是先漲價再打折，或者是跟其他一些性價比低的商品進行綁定銷售，大多數時候消費者無法在短時間內思考出一個性價比最高的購買計劃。本課題會利用公開數據或者利用爬蟲等技術進行數據獲取，得到商品的歷史價格數據，根據當前促銷方式進行數學建模，幫助消費者量化分析購買策略。

網購行為方面，商品的價格跟股市一樣，經常波動，消費者通常是把產品放進購物車，觀察價格變化，選擇合適的購買時機。本課題會根據不同平台商品的歷史價格數據，進行數據挖掘和深度學習，判斷出哪些商品在什麼時候以何種方式購買，對消費者會最省錢。

本課題以商家為對象，對網路購物數據進行分析後，為商家進行量化的經濟學建議，指導他們何時、以哪種促銷方式、銷售哪些產品，會創造最大的經濟效益。

項目導師

JHU(約翰·霍普金斯大學） 博士後

曼切斯特大學 博士

獲得曼切斯特大學全額獎學金入學，專業績點接近滿分。

曾多次在學術期刊上以第一作者身份發表論文，學術成果被多次引用：

」International Journal of Heat and Mass Transfer 110」

"Nuclear Engineering and Design 313 」

數次出席國際學術會議：

11th International ERCOFTAC Symposium on Engineering Turbulence Modelling and Measurements. Palermo, Italy

2015 UK Turbulence Consortium Anual Review. Southamption, UK.

研究方向：醫療健康以及經濟市場預測，Machine Learning

來自美國頂尖科研團隊將在有方學者團隊的配合下，進行12-16周的密集教學和科研輔導，幫助學生系統完成科研項目學習、實踐。

科研流程

課程模塊一：預備課程

4周預備課程：

在教學過程正式開始前，有方學者會根據學生的具體情況提供數學、統計、英語學術論文寫作等預備課程。

課程模塊二：科研輔導

8-12周的科研輔導：

數學建模、線性代數和概率統計入門；

學習matlab、R、python軟體中的一種或多種；

學習幾種重要的深度學習演算法，提出初步的網路購物交易策略；

課題驗收根據學生具體情況靈活安排。

1、完成論文綜述 (中or英)；

2、完成英文論文大綱 (Outline)，闡明研究思路和結果；

3、完成英文學術論文的寫作，並向科研團隊進行答辯。

*指導速度可能因實際教學情況而異

課程模塊三：論文寫作&發表

在科研輔導結束後

1：項目導師將輔導學生完成論文寫作

2：協助學生完成論文在英文學術期刊上正式發表。

整個科研教學流程中，每一位學員都將有學術督導協助保障研究階段性作業和論文的進度，確保取得研究成果。

項目成就

獲得美國頂尖高中才能擁有的教育資源

接觸最前沿的科研項目與頂尖的科研團隊指導

獲得來自美國Top30高校研究團隊的推薦信

以獨立第一作者身份將論文發表於英文學術期刊

報名須知

本項目課題研究僅限2個名額

註：本課程採取審核制招生，我們將通過兩輪面試評估課程匹配度，最終確定入選的學生名單。

符合以下條件的學生皆可申請參與此項目：

就讀9-11年級學生

有一定的英語閱讀和寫作能力

有較強的邏輯思維和抽象思維能力

專業領域的零基礎學生，我們會提供相關的學術知識培訓。

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