一，行业．
不是所有的行业都一样赚钱．不是所有的平台，你都能成长起来．暴利行业确实是存在的，同样的努力，在这些行业，你就会赚的比其他的行业要多的多．
比如；通信，能源，机械，制造，金融，医院，学校，要入就这些行业．
二，销售的难度．
你不要主观地就认为，技术性销售难做，怕做不了，我可以告诉你；越是技术含量不高的销售，越难做，就象拉你的媒体广告，看起来不需要什么专业知识，其实
原创
2011-01-03 20:06:05
288阅读
点赞
Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
转载
2023-08-15 12:57:20
175阅读
从大一开始我就想着自己能够成为一名技术牛人，现在已经大三了，回想起自己做过的路，真是感慨良多啊！
大一的时候加入了一个俱乐部，专门免费为别的同学维修电脑。那时候我对电脑一窍不通，看到俱乐部里的师兄熟练地进行着“杀毒
原创
2011-04-23 06:04:27
565阅读
点赞
5评论
当谈到使用Python编写灰色预测模型的代码时，我们可以使用 'graypy在本例中，我们将使用Excel文件作为输入数据源，读取Excel文件中的数据，并使用灰色预测模型来预测接下来的数据。以下是一个简单的灰色预测模型的Python代码示例，该代码实现了对Excel文件进行灰色预测，并输出预测结果。import pandas as pd
from graypy import GrayModel
转载
2023-08-29 20:25:52
191阅读
本次教程介绍的是，利用python调用scikit-learn库的神经网络模型，进行时间序列预测。不同于传统的机器学习模型，不需要特征，只需要连续时间内的target，就可以预测未来时间内的target这个问题被成为时间序列预测问题，传统的方法是利用ARIMA或者SPSS。但是我觉得ARIMA对开发者要求比较高，经常出现预测效果不好的问题。SPSS不适合进行批量预测，这个方法对开发者要求不高，而且
转载
2023-08-15 09:50:55
177阅读
首先需要明确一点是logistics回归和线性回归的区别：1线性回归的因变量Y是连续性变量，而logistics回归是分类变量。2线性回归最后可以通过函数y=a1x1+a2x2...去描述，而logistics的方程是这样的好吧，大学数学忘了差不多了，反正可以理解为是一个概率函数吧。所以logistics回归的因变量y的值是在0-1之间的，得到的数值y可以看做属于类别1的概率，当0.5≤y≤1，则
转载
2024-06-01 08:56:28
25阅读
Python数据处理分析是很强大的，本文介绍环境搭建，依赖包的引用等，为后面学习做准备。statsmodelsstatsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。statsmodels是一个P
转载
2023-11-07 01:19:47
8阅读
由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可
转载
2023-09-21 20:40:50
56阅读
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
转载
2023-12-26 10:54:24
107阅读
# Python实现销量预测教程
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现销量预测的整体流程，我们可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------------------------ |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 特征工程 |
| 3
原创
2024-07-01 06:54:55
144阅读
# 使用Python进行LSTM预测：新手指南
在这个快速发展的科技时代，预测分析在各个行业中扮演着重要角色。长短期记忆网络（LSTM）是一种优秀的深度学习模型，广泛应用于时间序列数据的预测。本文将逐步引导你了解如何使用Python实现LSTM预测，包括关键步骤和示例代码。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。以下是实现LSTM预测的主要步骤：
| 步骤
引言
在当今竞争激烈的商业环境中，准确的销售预测对于企业的成功至关重要。它不仅有助于优化库存管理、减少成本，还能提升客户满意度。Pandas作为Python中强大的数据分析库，提供了丰富的功能来处理和分析销售数据。本文将由浅入深地介绍如何使用Pandas进行销售预测，并探讨常见问题及其解决方案。
一、数据准备与初步探索
1. 数据获取
销售预测的第一步是获取历史销售数据。这些数据可以来自企业内部
上篇文章简单提到了应该用*稳时间序列做预测，本文将介绍具体概念和原因。Stationary Series *稳序列*稳序列有三个基本标准：1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。2、序列的方差(variance)不应该是时间的函数。这种特性称为homoscedasticity(同方差性)。下图描
转载
2024-08-13 10:44:32
63阅读
时序模型——如何用Python进行时序模型预测的baseline预测（简单规则）在对时间序列问题进行建模预测之前，通常可以通过一些简单的规则对结果进行提前的预测，可以作为baseline，供之后的模型进行参考。很多数据分析的比赛，都可以基于对于背景的理解和数据分析获得有用的规则，通过"if A then B"等方式设计出很好的基准方案。 一般我们可以采取一些简单的统计量作为特征：中位数：较为稳健；
转载
2023-07-11 12:41:33
73阅读
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
转载
2023-11-08 23:15:21
310阅读
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
转载
2023-08-16 08:48:54
39阅读
引言 在当今竞争激烈的商业环境中，准确的销售预测对于企业的成功至关重要。它不仅有助于优化库存管理、减少成本，还能提升客户满意度。Pandas作为Python中强大的数据分析库，提供了丰富的功能来处理和
输入数据txt格式： 2017-05-01 100 2017-05-02 200 …….python 实现arima：# encoding: utf-8
"""
function：时间序列预测ARIMA模型预测每天的销售额
author:dongli
date:2018-05-25
"""
# 导入库
import numpy as np # numpy库
from statsmod
一、需求给定几个已知的股市因素（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额）及各因素对应的大量数据，训练一个该股票的涨跌趋势的预测模型。并在给定的测试数据的条件下求出接下来的涨跌趋势。即得到下图中的label值。-1代表跌、1代表涨。二、分析1、LSTM简单介绍LSTM这个算法是专门训练有时间序列信息的数据的，即这些数据不仅按照时间递增的顺序排布，并且前后的数据都有着很强的联系。个人认为与马尔可夫的思
转载
2023-10-19 09:37:17
64阅读
