Statistical Prediction and Marketing Recommendation of Foreign International Students’ Consumer Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Under a dynamic and complex educational market, it forces shape the educational environment. In the context of China, accelerating economic growth produces multiple newly Chinese multinational education institutions, which lack accurate analysis of consumer preference’s inherent characteristics with educational needs. Therefore, this research is vital in helping new Chinese multinational education institutions make decisions based on foreign countries’ students’ consumer preference and further filling the Chinese multinational education institution preference analysis’ gap. In statistics, this paper uses the Data collected from OECD/UIS/Eurostat (2021) Table B6.1, throughout 45 countries, ranging including bachelor's degree, master and doctorates foreign countries students studying in China, to conduct regression analysis intensely observing foreign international students’ Country of Attendance preference. In Marketing, Multi-factor integration model authenticates the overall international student's consumer performance. It is proved that Chinese educational institutions’ attraction is dominantly attributed to stable economic growth, advanced information, and communication technology. Specifically, China has a higher affinity towards OECD country students for courses of tertiary, bachelor, master, and doctoral studies. Foreign international students' preference statistics prediction improved the accuracy of foreign international students’ behaviors towards the Chinese educational area, driving Chinese educational institutions to a more precise and effective marketing strategy. These results shed light on foreign international students' preference for Chinese education, and how should educational institutions change their marketing methods next.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».