基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list...，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现，因此在日常业务中，碰到挖掘任务可首选XGBoost～ 共勉～
所有的销售经理都非常恐惧在月底交付他们销售预测。这是有原因的，CSO Insights有一项调查显示只有48%的预测最终会被关闭。在你的销售管道中的业务机会关闭几率比仍硬币的几率还低，这非常恐怖。...我们如何解释并解决这个问题？预测是几个不同因素的组合。首先，销售经理会考虑他们单位的销售历史，他们的销售流程，他们销售周期的速度以及销售代表的可靠性等。...一个成熟的销售组织，有比较固定的流程和可靠的销售代表，更有可能应对这些挑战并更有可能达到他们的预测金额。 提高预测关闭率的根本目的是更好的了解买家以及他们的购买过程。...一厢情愿的想法并不是一个很好的销售策略。这里有一些所有销售经理都可以灌输给他们团队的最佳实践，以改变销售预测的准确率。 数字身体语言可以非常有意义 现在很大一部分业务都是在远程完成的。...通过这个过程，你会了解你的客户如何处理你的内容，告诉你他们对你的产品或服务的重视度。例如，如果你与买家分享内容，他们没有仔细查看它，这不是一个好迹象。
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的ERP系统、CRM系统或第三方平台。确保数据涵盖足够长的时间范围（如过去几年），以便捕捉季节性和趋势变化。...绘制时间序列图观察销售趋势；制作柱状图对比不同产品的销售额；利用热力图展示各地区的销售分布等。...模型选择与训练常用的销售预测模型包括ARIMA、Prophet、XGBoost等。这里以简单的线性回归为例说明建模过程。首先划分训练集和测试集，然后训练模型并评估其性能。
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...# 模型拟合 model_fb = Prophet(interval_width = 0.95).fit(df_model) # 构造预测日期 future_dates = model_fb.make_future_dataframe...# 预测最后几周的日期 forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail() image-20230206153349362 结果展示...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...# 输出最优模型参数 print(grid_search.best_params_) # 获取最优模型 model_lstm=grid_search.best_estimator_.model # 预测值...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
这个数据集描述了休斯顿地区七年来的气象观测以及臭氧水平是否高于临界空气污染水平。 在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。...完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。...然而，环境科学家普遍认为，目前从未探索过的大量其他的特征对于建立高度准确的臭氧预测模型非常有用。但是，鲜有人知的是这些特征到底是什么，以及它们如何在臭氧形成中实际相互作用。...我们可以看到包含每个更改的配置都明显优于基线模型和其他配置组合。 也许通过对模型进行参数调优还可以进一步提高性能。 ? 总结 在本教程中，你了解了如何开发概率预测模型来预测大气污染。...具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。
本文通过详细的代码示例，展示了如何在Python环境中优化代码，提高执行效率。在食品行业中，精准的销售预测对于库存管理、生产计划和营销策略的制定至关重要。...通过深度学习技术，我们可以有效地预测食品销售情况，提升企业的运营效率，减少库存浪费。本文将详细介绍如何使用Python构建一个智能食品销售预测的深度学习模型，并通过具体代码示例展示其实现过程。...项目概述本项目旨在利用深度学习技术，通过分析历史销售数据，实现智能化的食品销售预测。具体步骤包括：数据准备与获取数据预处理模型构建模型训练模型评估与优化实际应用1....实际应用训练好的模型可以用于实际的食品销售预测。通过输入当前的销售数据，模型可以预测未来的销售情况，并提供优化建议。...: {sales_result}')总结通过本文的介绍，我们展示了如何使用Python构建一个智能食品销售预测的深度学习模型。
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...回归分析法 基本思想： 根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。...适用范围： 预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。...利用人工神经网络的学习功能，用大量样本对神经元网络进行训练，调整其连接权值和闭值，然后可以利用已确定的模型进行预测。...优化组合预测有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法，其关键是确定各个单项预测方法的加权系数；二是指在几种预防方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测
时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。...已知的有，Prophet能很好的分解时间趋势，LSTM可以将其他信息加入训练，同样的如果没有时间序列，XGBoost也是可以训练其他信息进行预测的，那如果将Prophet分解的时间趋势也作为特征加入训练呢...本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果[1]。...# 模型拟合 model_xgbr = XGBRegressor(random_state=0) # 建立XGBR对象 model_xgbr.fit(X_train, y_train) # 预测结果...总结 基于Prophet、LSTM和Prophet+XGBoost这三种方法，相信大家在做时间序列预测相关的任务时，应该可以得心应手了～ 共勉～ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果
P1 让我们先来设一个场景： 你拥有一个书店，现在你要统计书店每天卖了多少本书，你可能写一个简单的列表来记录： [45、55、30] 过了一段时间后，你还想分类记录每天不同类型的书销量如何，你可能记录如下...； 基于第二种场景，我们可以根据不同书籍的销量对比，来对不同类型书籍作库存的管理和需求设计； 基于第三种场景，我们则能构建更多、更复杂的预测模型，比如： 预测未来特定时间段某类型书的销售量/访客数/收入...； 分析不同类型的书是如何影响整体销售指标的； 识别不同消费群体的购买习惯； 根据销售数据向消费者推荐书籍； 是否还有更复杂的“表”、更复杂的统计场景呢？？...基于上述书店卖书的例子，举一个实践示例： 假设我们有过去五天每种书籍（小说、科学、艺术）的销售收入数据，现在将尝试预测第六天的总收入。...normalized_total_income.unsqueeze(1)) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 使用模型进行预测
预测模型结构确定 VII . 基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....预测建模 拟合过程 ---- 预测模型的拟合过程 : ① 预测模型 : Y=f (X ; \theta) ② 拟合过程 : 需要完成两个工作 , 首先要确定模型 f 结构 , 然后确定参数 \theta...) ; ⑥ 优化过程 : 搜索确定参数值 \theta 的过程是优化过程 ; 预测模型拟合过程 , 需要确定 模型结构 和 参数 , 确定参数时 , 需要确定 评分函数 , 和 搜索优化算法 ;...预测模型结构确定 ---- 1 ....预测模型结构 : 预测模型结构是 Y=f (X ; \theta) 函数映射形式 , 模型建立时 , 不知道该映射的 结构形式 和 参数值 , 首先要确定其函数的结构形式 ; ① 模型基础 : 预测模型中的
p=5421 本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。...，以预测未来3年的拖拉机销售情况。...这是有道理的，因为我们正在分析由于拖拉机销售模式而往往具有12个月季节性的月度数据。 步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型 R中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。...步骤7：使用最合适的 ARIMA模型预测销售情况 下一步是通过上述模型预测未来3年（即2015年，2016年和2017年）的拖拉机销量。以下R代码为我们完成了这项工作。...短期预测模型，比如几个营业季度或一年，通常是一个合理准确的预测。像上述那样的长期模型需要定期评估（比如6个月）。我们的想法是将可用的新信息与模型中的时间推移相结合。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...‘只是’之前的十倍。...elapsed 50.327 0.050 50.368 > object.size(fit) 6,652.160 kbytes 我也想尝试caret，这个软件包很适合用来对比模型...elapsed 9.469 0.052 9.701 > object.size(fit) 846.824 kbytes 这两种技术都需要10秒左右，远远超过基本的逻辑回归模型...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码，来尝试更大的数据集......
数据分析 plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估...model_coef = model.coef_ #获取模型自变量系数并赋值给model_coef model_intercept = model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept...r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测 new_x = 84610 pre_y = model.predict
根据年度销售指标及市场信息与产品预测信息，在SAP中编制年度销售预测计划，指导完成年度生产预测计划编制。 事务代码：MD61 访问路径： ?...说明： 物料：针对某一种物料下达销售预测计划； 产品组：针对某一类物料下达销售预测计划； 需求计划;针对多种物料下达销售预测计划；...版本：00需求计划，表示真实的需求，如果运行MRP后，将会产生真实的计划订单，可转换成生产订单或采购订单；02模拟，表示一种模拟的需求，运行MRP后，会生成计划订单，但计划订单不能转换为生产订单或采购订单...，只是提供一种需求信息给生产计划; 计划周期：一般选择“M月份的格式”，根据实际情况也可以选择其他的计划周期，如“D日期格式”。...操作步骤： 录入相关信息后，回车，进入“计划独立需求 创建：计划表”，按月份录入产品的销售预测计划，如下图： ? 然后保存即完成销售预测计划的信息录入创建了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并作出预测的一种预测方法。 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。...灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，是处理小样本预测问题的有效工具。 灰色系统是黑箱概念的一种推广，我们把既含有已知信息又含有未知信息的系统称为灰色系统（占大多数）。...作为两个极端，我们将信息完全未确定的系统称为黑色系统；信息完全确定系统称为白色系统。区别白色黑色系统的重要标志是系统各因素之间是否具有确定的关系。 灰色系统特点： 用灰色数学处理不确定量，使之量化。...主要介绍累加生成： 预测值求解 计算后验差比： 代码如下： function []=greymodel(y) % 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。...% 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。
这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。 以上例举的只是部分特征。 构造 以上说明了如何抽取相关特征，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。...2.上线之后的迭代，根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，运用3种方法预测某商品的销量，其可视化图形如下： 可以看出...展望 除了以上列举的一些方法，我们已经在尝试更复杂的销售预测模型，如HMM，深度学习（Long Short-Term Memory网络，卷积神经网络（CNN））等;同时需要考虑到模型的可解释性，可落地性和可扩展性...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。...比如，企业的整体供应链能力等，如何将企业因素加入到机器学习模型之中，是未来预销售预测的一个难点与方向。因此，要想解决销售预测终极问题还有一段路要走。
优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。...灰色系统是指“部分信息已知，部分信息未知“的”小样本“，”贫信息“的不确定系统，以灰色模型（G,M）为核心的模型体系。...灰色预测模型建模机理 灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念，定义灰导数与会微分方程，进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型。...灰色预测模型实验 以sin(pi*x/20)函数为例，以单调性为区间检验灰色模型预测的精度 ? ?...本文所用测试代码： clc clear all % 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 % 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。
因此，我将市场细分定义为：“在一些重要特性的基础上划分目标市场和客户，可以帮助企业用更少的市场成本销售更多的产品。” 企业的预算是有限的。...而且企业希望市场团队可以在这样的情况下完成大量的销售，确保收入利益不断增加。在有限的预算中，如何实现利益增收？答案就是：使用市场细分。 让我们回到前面，了解企业是如何创造出人们愿意买的产品。...市场细分确定客户群众中的高消费人群，谁可以使用电子商务进行刺激消费。 市场细分确定哪些客户违反了贷款或者信用卡的信贷责任。...这意味着市场细分之间的最大区别是和所有变量（或因素）的结合有关。 如何创建发展中模型的市场细分 1、通常采用的方法 如果你一直在看这篇文章，那么我们已经准备好去深入研究这些创建市场细分的方法。...逻辑回归： 该模型在历史运动数据中使用1或0指示，指明客户对提供的产品是否做出反应。 通常，使用已经被确定了模型发展的目标（或者已知的“Y”作为独立变量）来进行市场细分。
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