Statistical Prediction and Marketing Recommendation of Foreign International Students’ Consumer Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle