新型租赁模式在线短租的决定性因素研究——以小猪短租平台为例

• 作者: 田亚男 郑瑞坤
• 来源期刊: 中国经贸导刊
• 关键词: 在线短租 决定因素 Lasso变量选择 决策树CART算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 产业发展
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 字数: 6260字
• 语种: 中文

摘要

基于小猪平台的微观数据,挖掘在线短租服务的决定因素.运用python网络爬虫技术获得房源的有关数据,对影响因子进行Lasso变量识别和决策树CART算法的预测.研究结果表明,订单的接受率、价格、点评数、交通位置和是否为超棒房东这五个变量对房源的订单量有显著影响.运用决策树CART算法对识别后的变量进行预测,研究结果显示,决定性影响因素模拟的订单量预测值能够很好的拟合真实值,进一步证明了在线短租共享服务的决定性因素甄别的合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑瑞坤	湖北工业大学理学院	9	151	4.0	9.0
2	田亚男	湖北工业大学理学院	2	8	1.0	2.0