相关文章链接时间序列预测——ARIMA模型案例：基于ARIMA模型对螺纹钢价格预测——以南昌市为例钢铁作为我国经济发展主要战略原材料，其价格成本也是工程造价预算的重要组成部分，利用时间序列预测未来短期钢材价格，有助于对钢材价格特征变化规律深入探索。本文就螺纹钢价格为研究对象，以南昌市2015年1月~2022年3月直径16mm至25mmHRB400E型螺纹钢价格为例，运用时间序列预测分析
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2023-08-12 19:48:19
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业务背景介绍进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。 零售业有非常多的场景需要广泛地使用机器学习来进行数据分析，例如通过对供应链数据的分析，发现库存的规律性变化，合理优化物流环节达到减少库存、提高流通率的目的。对顾客购买数据的分析可以得到顾客的画像，从而为其个性化推荐产品。也可以发现商品的销售模式，从而灵活地调整定价或销售方式。案例描述本案例的目的是建立
各位数据的朋友，大家好，我是老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事。预测这个主题的视频更新中断了很久，现在重新回归，继续来讲销售预测。上期内容回顾上一讲我们用两个相对简单的预测算法，让大家体验了一下从预测到补货的一个完整流程，通过这个完整的流程，我们看到了销售预测的两大作用：1、给实际定一个目标，定一个参考，当实际与预测差异较大时，我们可以去寻找并分析原因；2、作为标准，结合库
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2023-12-26 10:54:24
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问：ecshop做的网站，在首页销售排行模块，如何显示商品的销售量呢？即显示商品已：调用销售排行的函数在includes\lib_good.php的get_top10函数，其实商品的销售量已有了，直接在模板里用{$goods.goods_number}就可以显示出来了
原创
2022-08-22 11:17:07
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销售预测是指根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测，是企业销售计划的中心任务之一，销售预测影响到计划、预算、销售额等确定在内的销售管理的各个方面的工作，它是指对对未来某一特定时间内，全部产品或特定产品的销售数量以及销售额的估计。通过销售预测，可以调动销售人员的积极性，促使产品尽早实现销售，以完成使用价值向价值的转变。企业可以以销定产，根据销售预测
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2024-01-26 12:23:56
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（一）作业要求advertising.csv文件（文件私聊可取）是某商品的广告推广费用（单位为元）和销售额数据（单位为千元），其中每行代表每一周的广告推广费用（包含微信、微博和其他类型三种广告费用）和销售额。若在未来的某两周，将各种广告投放金额按如下分配，请预测对应的商品销售额：（1）微信：100，微博：100，其他类型：100（2）微信：200，微博：100，其他类型：50另外，请提交对应的代码
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2024-07-25 08:31:36
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商品销量预测介绍一、商品销量预测：在充分考虑未来各种影响因素的基础上，根据历史销量以及市场上对产品需求的变化情况，对未来一定时期内产品的产品销量变化所进行的科学预计和推测。二、商品销量预测三大特点：1.连贯性:把过去、现在与未来的发展联系起来，用现有的情况对预测未来发展变化。2.相关性：从宏观市场需求、家庭收入水平、商品、价格渠道等因素相关，找出影响力较大的因素进行预测。3.混沌性：企业本身是一个
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2024-02-02 11:40:23
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听说你们公司最近新推出了一款电子书阅读应用，市场反应很不错，应用里还有图书商城，用户可以在其中随意选购自己喜欢的书籍。你们公司也是对此项目高度重视，加大了投入力度，决定给此应用再增加点功能。 好吧，你也知道你是逃不过此劫了，没过多久你的leader就找到了你。他告诉你目前的应用对每本书的浏览量和销售量做了统计，但现在想增加对每个书籍分类的浏览量和销售量以及所有书籍总的浏览量和销售量做统计的功能，
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2023-12-06 21:46:27
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利用excel做线性增长预测
昨天看了个帖子自己写程序实现线性预测，其实excel也有这功能。假如我们知道了1季度的每天的销售额，我们要推算出后半年的销售额，以便制定原材料采购计划。当然销售量受很多因素影响，季节，营销，地区等，我们先不考虑这些情况，单纯利用线性公式来做预测，如果要把多种属性进行考虑和建模的话，得用sqlserver的BI功能了。
原创
2022-01-21 15:38:16
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小白混迹了几年，现在是个老白了，看似啥玩意都懂点，啥玩意也都不精通，今天和大家说的是关于销售预测的那些事，因为最近看了JDD大赛，也和几个参赛队员交流，有些有意思的想法，和大家分享一下。
最近在关注京东金融举办的JDD大赛，这个比赛比较有意思。大赛也是分了几道赛题，比如猪脸识别，信贷需求预测，店铺销售预测，登录行为识别，总的而言，比较贴近业务实际使用场景。比赛也是分了算法组和商业组，算法
1、需求分析&实现思路1.1、用户首次登录趋势图从项目的日志中获取用户的启动日志，如果是当日第一次启动，纳入统计。将统计结果保存到ES中，利用Kibana进行分析展示1.2、实现思路第一步：SparkStreaming 消费Kafka数据：Kafka作为数据来源，从kafka中获取日志，kafka中的日志类型有两种，启动和事件，我们这里统计日活，只获取启动日志即可；第二步：使用redis
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2024-06-28 20:05:41
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文章目录简介销售记录关系分析数据访问层接口SaleRecordDao数据访问层实现类SaleRecordDaoImpl数据访问接口BookSaleRecordDao数据访问层实现类BookSaleRecordDaoImpl表现层测试小结 简介上一篇完成了有点复杂的图书管理，现在开始最后一部分（也是关系相对复杂的一部分……）销售记录关系分析先明确两个表的作用（见第一篇：关系型数据表的设计）t_sa
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2023-09-01 12:27:05
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在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 MySQL 查询每个产品每月销售量。接下来，我们会通过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成六个部分来逐步实现这一目标。
通过 `SELECT` 语句，我们将能够从销售记录中提取出每个产品的每月销量。这个过程虽然看似简单，但考虑到性能优化和代码组织等方面，确实需要踏实的步骤和细致的调试。现在，让我们开始吧！
### 环境配置
在任何
目录一、SQL介绍二、SQL分类三、约束四、注意点SQL介绍SQL ( Structured Query Language , 结构化查询语言 ) SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言；SQL语言是目前主流的关系型数据库上执行数据操作、数据检索及数据库维护所需要的标准语言，是用户与数据库之间进行交流的接口 ；SQL分类DDL ( Data Definition Language , 数
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2024-09-12 08:48:31
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在当今竞争激烈的市场环境中，准确跟踪某种物品的销售量对于企业的决策和策略制定至关重要。通过创建一个灵活且高效的Java类，我们能够实时捕获和分析销售数据，从而使企业做出更加明智的业务决策。以下是我在解决这个问题时的详细过程记录。
## 背景定位
在商业运营中，销售量的跟踪直接影响到库存管理、市场营销和供应链优化等多个方面。随着市场需求的多变，企业需要能够快速应对，减少库存成本，提升客户满意度。
文章目录简介数据访问层图书种类接口TypeDao图书管理数据访问层接口BookDao数据访问层实现类BookDaoImpl表现层测试小结 简介上一篇做完了出版社管理，现在来做比较复杂的图书管理数据访问层图书种类接口TypeDao代码如下package dao;
import database.Type;
import java.util.Collection;
public interfa
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2023-08-04 23:37:14
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有增长或者降低趋势的，没有季节性可相加模型的时间序列预测算法---霍尔特指数平滑法（Holt）。Holt 指数平滑法估计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个参数控制，alpha：估计当前点水平；beta：估计当前点趋势部分斜率。两个参数都介于0-1之间，当参数越接近0，大部分近期的观测值的权值将较小。我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例，我们首先录入数据并绘制出该序列：
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2023-10-25 21:50:57
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数据结构文章推荐：? 多种方式实现英文单词词频统计和检索系统? 指针如何赋值？关于指针的理解? 深度优先搜索判断有向图路径是否存在? 待更新顺序表和链表实现图书管理系统 本次记录的是数据结构课程的实验，实验内容如下： 图书信息表包括如下常用的基本操作：图书信
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2024-08-16 14:46:01
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# 如何使用Python统计各产品的最大销售量
在现代商业中，销售数据分析是非常重要的一环，而Python可以帮助我们高效地完成这些任务。今天，我将教你如何使用Python来统计各产品的最大销售量。以下是指定步骤的流程图和代码示范。
## 流程概述
下面的表格展示了我们需要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
任务描述：1、该程序运行时，首先显示书店中所有的书籍。2、当用户输入图书编号时，可以查询到该编号对应的图书信息。3、用户继续输入购买数量，程序可以判断库存是否充足，如果充足，则将购买信息存入本地文件。3.1、保存时需要判断是否存在当天数据，如果存在，则追加，如果不存在则新建。3.2、文件命名格式为“销售记录”加上当天日期加上“.csv”后缀实现思路：1、书店必须有书，创建实体书类Book(编号，名
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2023-11-10 07:02:29
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