基于大数据分析的消费额度估计模型

• 作者: 时元宁
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Hadoop平台 大数据 时间序列 消费额度 ARIMA模型 对数转换
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 146-148,152
• 页数: 4页
• 分类号: TN919-34|F713
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.24.036

摘要

基于SARIMA的消费额度估计模型,未结合大数据方法进行消费额度估计,采用的数据缺乏科学性,导致获取的消费额度估计结果不准确,为此设计基于大数据分析的ARIMA消费额度估计模型.通过Hadoop平台获取以往消费额度的大数据初步分析,构建以往消费总额的时间序列,采用一阶差分、季节性差分以及对数转换方法获取平稳性时间序列,使用ARIMA模型对时间序列进行分析构建基于大数据分析的ARIMA消费额度估计模型,采用MAPE衡量模型检验所设计模型的估计能力,确保该模型可用于消费额度的准确估计.实验结果表明,所设计的模型消费额度估计准确度高达99.7％,可用于消费额度的准确估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时元宁		12	22	3.0	4.0