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摘要：一种带货视频时长对产品销量的预测方法，属于数据分析技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：获取带货短视频的销售数据、博主数据、产品数据；步骤二：对数据预处理；步骤三：对研究模型所需的变量进行定义，计算模型所需变量；步骤四：设置被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量，并引入视频实际时长的二次项，构建计量模型且固定产品类别效应，通过计量分析方法与倒U型关系检验三步法计算计量经济模型的系数和残差项；步骤五：稳健性检验；引入三次项、调整样本；未通过则返回步骤四；若通过，则说明通过了稳健性检验，执行步骤六，异质性检验；探究产品价格与产品类别对二者倒U型关系的影响。本发明用于带货视频时长对产品销量的预测。

主权项：1.一种带货视频时长对产品销量的预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：获取原始数据集；首先根据抖音数据平台的导出数据功能获取带货视频基础信息，然后在douyin.com上获取带货视频剩余信息，得到原始数据集；步骤二：数据预处理；对原始数据集进行数据预处理，包括依据视频网址将带货视频基础信息与剩余信息进行合并、数据统一单位和删除缺少数据的样本，得到预处理后的数据集；步骤三：变量定义和计算；通过对带货短视频和倒U型关系检验的梳理，确定带货视频时长对产品销量影响的研究模型，如式1所示，对研究模型所需的变量进行定义，并利用步骤二得出的预处理后的数据集对所需的变量进行计算；即产品价格由产品销售额产品销售量计算得出，视频实际时长二次项与视频实际时长三次项由乘方计算得出； 上式中：i为类别，j为带货视频，lnQij为因变量，即第i个类别第j个带货视频的产品销量的对数；lnDurationij与lnDuration2ij均为自变量，即第i个类别第j个带货视频的视频实际时长的对数与视频实际时长的对数的二次项；Controlij为第i个类别第j个带货视频的控制变量，包括第i个类别第j个带货视频的带货视频评论数、带货视频转发数、带货视频点赞数、博主粉丝数与博主总点赞数，ClassFEi为类别随机效应，ε0为随机扰动项；系数β10为常数项；系数β11代表视频实际时长的对数对产品销量的对数的影响；系数β12代表视频实际时长的对数的二次项对产品销量的对数的影响；系数∑θij代表控制变量对产品销量的对数的影响；步骤四：计量经济模型分析；基于研究模型将定义出的变量分别设定为被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量，将产品类别变量加入研究模型以固定产品类别效应，使用最小二乘回归构建包含上述被解释变量、解释变量和控制变量的计量经济模型，如式1所示，利用倒U型关系检验三步法，将步骤三中得到的变量数据导入STATA软件来拟合计量经济模型，计算得到计量经济模型的系数和残差项；步骤五：稳健性检验；通过根据拐点拆分数据进行分样本线性回归、排除S型关系的可能、对自变量进行截尾处理的方法对计量经济模型进行稳健性检验；若计量经济模型通过了稳健性检验，则该模型具有可靠性，将步骤四计算得到的计量经济模型的系数和残差项带入计量经济模型，即得到带货视频时长对产品销量的倒U型关系的预测模型；若未通过稳健性检验，则需对预测模型进行再次构建与分析，即返回步骤四；步骤六：异质性检验；探究产品价格与产品类别对两者倒U型关系的影响。

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