文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
最近要用ARIMA模型预测用户的数量变化，所以调研了一下ARIMA模型，最后用JAVA实现了ARIMA算法。一、ARIMA原理
ARIMA的原理主要参考的是ARIMA原理。
二、JAVA实现
弄懂了原理，用JAVA进行了实现，主要参考的步骤是ARIMA实现步骤，
JAVA
代码如下
(1)AR类，用于构建AR模型
package arima
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2023-07-23 12:01:20
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# Python销量预测模型
## 引言
随着数据科学和机器学习的发展，预测分析在商业领域中扮演着至关重要的角色。销量预测是其中的一个重要应用场景，它可以帮助企业在制定营销策略、生产计划和库存管理等方面做出更加准确的决策。本文将介绍使用Python编写销量预测模型的方法，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
在进行销量预测之前，我们需要首先收集和准备相应的数据。假设我们有一家电商平台，希
原创
2023-08-27 12:38:09
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销量预测：评价指标：单个原子颗粒度，Acc=1-MAPE=1-abs(真实销量-预测销量)/真实销量全部的预测准确率，每个商品的实际销量加权平均 解题思路：销量可以分为日销和大促分开，大促又可以分为促前、促中、促后。大促又可以分为不同的等级（S、A、B）捕捉销量的周期性、季节性、趋势性。把商品分为周期性商品和季节性商品，以及对按照销量对商品等级进行划分（ABCDE） 异常值及缺
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2023-07-24 16:16:50
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又到双十一，老大说来预测下我们可以卖多少量，其实就像天猫的销售量一样，记录每年的值，我们可以通过简单数理的统计方法进行预测。这我们用python开启第一个数据化运营分析，当然这里的数据是简单模拟的。案例概述 场景是：每个销售公司或是销售部门都有促销费用，每年根据以往经验和当前分析和目标会给个大致的预算，促销费用可以用来带来销售量的显著提升，单给出一定的促销费用时，预计会带来多大的商品销售
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2023-08-01 00:10:26
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最近在搞数据挖据。偶然看到有些功能可以应用到一些网站当中去. 大家都上网购买图书的时候一般都会上像 dearbook,当当这样的国内专业购书网站。这些网站一般都会提供一个常用的功能叫做销售排名，用来向大家展现一段时间内图书销售的排名情况。一般都是展现当月的图书销量排名。这里我们其实可以加一个功能叫做“下个月销售排行榜”,这样可以增加用户体验和使用户购书的时候
销量预测建模中常用的损失函数与模型评估指标一.损失函数(1) 均方误差（Mean Squared Error - MSE）(2) 平均绝对误差（Mean Absolute Error - MAE）(3) Huber Loss(4) 分位数损失 (Quantile Loss)二.评估指标(1)均方根误差（Root Mean Square Error-RMSE）(2) 平均绝对百分比误差（Mean
散点图曲线直线化：变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型非线性模型残差的独立性、正态性、方差齐性检验预测值1、案例背景利用某车企过去14年的汽车销售量来预测未来2-3年的销售量。变量：时间、销售量2、数据理解画时间与销售量的散点图，发现以下三类关键信息：变量间是否存在数量关联趋势；如果存在，是线性还是非线性；是否存在明显的偏离点，是否可能成为建模时的强影响点。通过观察散点图发现，需要删除1988-1
此方法对于只有一年的数据的新产品，无法进行预测；对于销售比较稳定的产品非常有效；对于季节性产品的预测也非常不错。
目前深度学习主要使用Python训练自己的模型，其中Keras提供了heigh-level语法，后端可采用Tensorflow或者Theano。但是在实际应用时，大多数公司仍是使用java作为应用系统后台。于是便有了Python离线训练模型，Java调用模型实现在线预测。Java调用Keras模型有两种方案，一种是基于Java的深度学习库DL4J导入Keras模型，另外一种是利用Tensorflo
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2023-09-21 15:18:33
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本文章主要根据该比赛冠军的开源代码进行梳理，总结了冠军的两个解题方案，并对代码进行详细的注释。1. 赛题出处2. 赛题介绍2.1 数据集 本次赛题给出2016.1 ~ 2017.12的省份、车型、车身、销量、搜索量、评论量、评价量等特征，要求预测2018.1~2018.4的汽车销量。训练集待预测的数据集2.2 评估指标 均方误差-MSE3. 冠军方案解读3.1 方案1先进行预处理，将原始输
文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
时间序列模型对产品销量的月预测任务：做出一个时间序列预测模型，从而实现对一系列产品销量的月预测方法：针对数据特征，采用了ARIMA模型。并成功实现了任务在这里预设了8种数据预处理模型，从而使数据平稳，保证尽可能预测更多产品 任务：做出一个时间序列预测模型，从而实现对一系列产品销量的月预测你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,
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2023-10-28 19:01:31
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文章目录前言一、什么是时间序列分析？二、LSTM又是什么捏？1.引入库2.加载数据，并检查输出3.模型建立4.模型检验总结 前言使用 LSTM 对销售额预测（Python代码） 大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。 今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。 我们先来了解两个问题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？提示：以下
公司分派了一个活，预测景区未来的一段时间销量，目的... 一听说做预测，很兴奋，当时真的没有太考虑目的！老大也很高兴，说让我做一个景区未来每天的
原创
2021-08-24 16:12:33
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酒卷隆治、里洋平的《数据分析实战》一书介绍了几个通过数据分析解决商业问题的案例，条理清晰，很适合数据分析新人入门阅读。不过该书使用的是R语言，作为还在学习阶段的Python新手，斗胆使用Python代码复现一下分析过程，如有错误，敬请指点。image现状和预期现状：一款叫做《黑猫拼图》的社交游戏本月的销售额相较于上月有所下滑预期：能够保持和上个月一样的销售额水平发现问题通过咨询市场部和游戏开发部可
1. 京东预测系统1.1 预测系统介绍预测系统在整个供应链体系中处在最底层并且起到一个支撑的作用，支持上层的多个决策优化系统，而这些决策优化系统利用精准的预测数据结合运筹学技术得出最优的决策，并将结果提供给更上层的业务执行系统或是业务方直接使用。目前，预测系统主要支持三大业务：销量预测、单量预测和GMV预测。其中销量预测主要支持商品补货、商品调拨；单量预测主要支持仓库、站点的运营管理；GMV预测主
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2023-09-05 13:56:08
496阅读
# 机器学习电商销量预测模型
## 引言
电商行业的快速发展使得销量预测成为了一项重要的任务。准确的销量预测可以帮助企业合理安排生产和库存，并制定有效的营销策略。机器学习作为一种强大的工具，可以利用海量数据和复杂的算法来进行销量预测。本文将介绍一种基于机器学习的电商销量预测模型，并提供代码示例。
## 数据准备
在进行销量预测之前，我们需要准备一些历史销售数据作为训练集。这些数据应该包含商品的
原创
2023-08-16 15:49:19
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本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容操作步骤：先加日期散点图再去趋势化再去季节性再模拟模型ARIMA分析得出结论查看数据时间序列散点图 图：sales 序列 从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。相关视频指数平滑法剔除趋势项季节性分解点击标题查阅往期内容
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2023-08-12 19:43:01
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练习一：飞机票需求: 机票价格按照淡季旺季、头等舱和经济舱收费、输入机票原价、月份和头等舱或经济舱。 按照如下规则计算机票价格：旺季（5-10月）头等舱9折，经济舱8.5折，淡季（11月到来年4月）头等舱7折，经济舱6.5折。基本代码示例：public class Test1 {
public static void main(String[] args) {
/* 需求:
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2023-10-02 12:56:18
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