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
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2023-11-10 10:09:54
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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
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2024-07-31 16:00:01
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赛题背景 组织方：微软加速器 真实数据来源：几家顶级快消品牌 上海站：百威英博命题，并提供脱敏的业务数据 提出三个问题： 1.库存需求预测 2.销售数量预测 3.经销商违规行为检测 数据大致的情况 原始数据中，大致包含了百威全国400多家门店的数据，商品的种类800多个，一整年历史销售数据，精确到每日，数据400多万行。需要预测未来一个月内未来商品的销量。 第一步：数据探索
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2024-02-01 18:56:33
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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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在本文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行汽车销量预测模型的开发，并在整个过程中安排备份策略、恢复流程、应急管理和工具集成。这些步骤将通过一些可视化图示呈现，以更清晰地阐述每个过程中的逻辑关系和操作步骤。
汽车销量预测模型是一个利用历史销售数据、市场趋势以及其他相关因素，来预测未来销售的统计模型。通过 Python 的强大库（如 pandas、scikit-learn 和 Tensor
1 分析数据1.1 导包，读取数据import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import Standa
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2023-11-27 13:48:38
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1 数据概况
本数据为上牌汽车的销售数据，分为乘用车辆和商用车辆。数据包含销售相关数据与汽车具体参数。数据项包括：时间、销售地点、邮政编码、车辆类型、车辆型号、制造厂商名称、排量、油耗、功率、发动机型号、燃料种类、车外廓长宽高、轴距、前后车轮、轮胎规格、轮胎数、载客数、所有权、购买人相关信息等。
2 数据背景介绍
汽车销售（Atuo Sales）是消费者支出的重要组成成分，同时能很好的反映出消费
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2024-01-09 15:58:45
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??作者主页：计算机毕设木哥? ? 文章目录一、项目介绍二、开发环境三、系统展示-基于大数据的汽车销量数据统计可视化系统四、代码展示五、项目总结 一、项目介绍本课题的研究背景和意义随着汽车产业的不断发展，汽车销量的数据量也在逐年增长。这些数据蕴含着丰富的信息和商业价值，但同时也带来了数据处理和可视化的挑战。传统的数据处理方法已经无法满足现代汽车销售市场的需求，因此，基于大数据的汽车销量数据统计可
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2024-08-28 19:36:43
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### Python汽车销量预算实现指南
在实现一个“汽车销量预算”程序之前，让我们先了解一下一般流程。我们将把整个项目分为几个主要步骤，并用表格展示它们：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集汽车销量的数据并整理成适合处理的格式 |
| 2 | 数据分析：对数据进行分析以寻找趋势和模式 |
| 3 | 预算模型建立：基于分析结果
随着软件开发在造车行业中占有越来越重要的地位，敏捷开发的思想在造车领域中也逐渐地被重视起来，随之而来的是整车厂对自动化测试需求越来越强烈。本文结合北汇在自动化测试方面的丰富经验，简单介绍一下实施自动化测试可能需要具备的技能及具体实践流程。自动化测试城门-Python要实现完全的自动化测试，我们首先要做的是先实现半自动化测试，即编写自动化测试脚本。俗话说Life is short，I use Pyt
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2023-12-31 16:38:49
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前言自己也学了别人分享的比赛心得，也总结了自己的比赛心得，主要是了解更全面的看这个比赛问题，首先比赛提供了60个车型在22个省份，从2016年1月至2017年12月的销量。参赛队伍需要预测接下来4个月（2018年1月至2018年4月）的汽车销量，额外提供了搜索数据、新闻及评论数据。这个数据是做额外的分析作用的。思路大体思路就是提取特征，利用前n个月数据预测本月数据。依次来得到4个月的预测数据，例如
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2024-05-09 17:09:28
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首先在此考虑针对每家店分别做销量预测的尝试.导入计算库import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use("fivethirtyeight")
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Microso
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2024-07-18 15:01:05
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1. 项目简介 本项目利用网络爬虫技术从某汽车门户网站采集汽车数据，并利用 Flask + Echarts 前后端框架， 实现对汽车数据的可视化分析，包括不同品牌汽车的评分、车型级别、车身结构、发动机、变速箱和指导价等维度进行可视化统计分析。
2. 功能组成 &nbs
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2023-10-16 19:14:24
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1 一个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭拥有一辆汽车（编码为1）10个家庭拥有两辆车（编码为），指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出该统计量的值：AA 拥有汽车数的众数B 拥有汽车数的中位数C 拥有汽车数的方差D 变异系数2 为了生成某个给定变量的总和，应该选用哪一个汇总统计量：BA meanB sumC medianD mode3 假设有数据如图3-45所示，
【月度排名】2019年12月综合销量排名快报
原创
2022-09-29 16:13:09
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分析师：Bingyi Yan做新能源汽车市场分析时，你是不是也遇到过这样的问题：用ARIMA预测总抓不住销量的突发波动，换LSTM又容易忽略长期增长趋势？单一模型总在“线性”和“非线性”之间顾此失彼。但我们最近在广州市新能源汽车销量预测的项目里，把ARIMA和LSTM捏到了一起，结果让人惊喜——预测误差直接从18%砍到了10%！今天就拆解这个组合模型的底层逻辑，原文链接附代码和数据细节。先说说：为
分析师：Bingyi Yan做新能源汽车市场分析时，你是不是也遇到过这样的问题：用ARIMA预测总抓不住销量的突发波动，。
Python类Python的类，是定义一个具有相同属性、方法的一个类别。比如，把汽车这个名词是一个类，我们可以称为汽车类。汽车的属性可以是有车轮，方向盘等等，可以用来载客，泡妞等的类可以实例化，实例化的对象则可以拥有这个类的属性和方法，比如，兰博基尼是汽车的一个实例化，所以兰博基尼则有汽车的属性和方法，有轮子，有方向盘等这个类所有的属性，也可以这个类的所有方法，可以用来泡妞，载客。。我们在pyth
随着我国经济的发展,国民汽车保有量在不断增长。但汽车作为高价低频的消费商品,交易链条更长、交易环节更复杂、因此消费者在决策时对专业性信息的要求更高。对汽车消费者来说,除了汽车厂商之外的第三方平台所提供的汽车数据、优惠信息以及车主口碑的信息服务就显得尤为重要。在这样的大背景下,“汽车之家”、“懂车帝”“有驾“等汽车垂直媒体应运而生。数据来源:公安部交通管理局、中商产业研究院整理汽车垂直媒
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
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2023-12-04 23:21:35
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