沃尔玛销量预测：运用线性回归、ETS模型、ARIMA模型及动态回归模型分析五年来的每日单位销售额的时间序列...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文利用线性回归、ETS、ARIMA和动态回归模型，基于过去五年的日销售数据，深入分析并预测沃尔玛的未来销售趋势。在沃尔玛产品部门的销售时间序列分析与预测项目中，我们小组使用了五年内Walmart单位销售数据来对一种特定商品（FOODS_3_352）进行为期28天的销量预测，并采用了四种模型来进行这项工作。首先，我们进行了基本的数据清理和可视化操作，以探索该产品的销售模式。接着，我们利用回归模型、ETS（误差、趋势、季节性）、季节性ARIMA（自回归积分移动平均值），以及动态回归等方法来进一步分析数据并进行预测。最后，通过参数RMSE评估了各个模型的性能表现。所有项目文件均包含在该项目仓库内。本研究使用的主要工具和语言包括Python(pandas, numpy)、R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate)以及Excel。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

沃尔玛销量预测：运用线性回归、ETS模型、ARIMA模型及动态回归模型分析五年来的每日单位销售额的时间序列...

优质

本文利用线性回归、ETS、ARIMA和动态回归模型，基于过去五年的日销售数据，深入分析并预测沃尔玛的未来销售趋势。在沃尔玛产品部门的销售时间序列分析与预测项目中，我们小组使用了五年内Walmart单位销售数据来对一种特定商品（FOODS_3_352）进行为期28天的销量预测，并采用了四种模型来进行这项工作。首先，我们进行了基本的数据清理和可视化操作，以探索该产品的销售模式。接着，我们利用回归模型、ETS（误差、趋势、季节性）、季节性ARIMA（自回归积分移动平均值），以及动态回归等方法来进一步分析数据并进行预测。最后，通过参数RMSE评估了各个模型的性能表现。所有项目文件均包含在该项目仓库内。本研究使用的主要工具和语言包括Python(pandas, numpy)、R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate)以及Excel。

时间序列预测及回归分析模型

优质

简介：时间序列预测及回归分析模型探讨了通过历史数据预测未来趋势的方法，涵盖自回归、移动平均等技术，适用于经济、气象等领域数据分析。时间序列预测与回归分析模型是数据分析中的重要工具。这两种方法可以用来基于历史数据来推测未来趋势或理解变量之间的关系。时间序列预测通常用于股票市场、天气预报等领域，而回归分析则常应用于经济学和社会科学中以探索因果效应。两者都依赖于统计学原理和算法，并且可以通过机器学习技术进一步优化其性能。

基于多变量线性回归的房价销售预测模型.zip

优质

本项目构建了一个基于多变量线性回归算法的房价预测模型，旨在利用历史房屋销售数据预测未来房价趋势，为房地产市场参与者提供决策支持。文件包包含课程报告、Python源代码和训练数据集。代码可以直接使用，非常方便；课程报告有助于理解内容。解压密码是rothschild666。

基于ARIMA的时间序列销量预测模型

优质

本研究提出了一种基于ARIMA算法的时间序列分析方法，用于准确预测产品销售量。通过历史数据建模，该模型能够有效捕捉和预测销量趋势与季节性变化。 ARIMA模型是时间序列分析中的一个重要工具，在商业领域特别是销售预测方面应用广泛。它能处理非稳定的时间序列数据，并通过捕捉趋势、季节性和随机波动来生成准确的未来值预测。该模型由三个主要部分构成： 1. 自回归（AR）：这部分基于历史观测值的线性组合进行预测，例如AR(p)模型会考虑过去p期的数据对当前的影响。 2. 移动平均（MA）：移动平均模型则根据过去的误差项来预测未来的值。对于MA(q)，它将考虑q个先前的误差项以影响现在的预测。 3. 整合（I）：整合部分用于处理非平稳时间序列，通过差分方法使数据变为平稳状态。使用ARIMA进行销售预测时需遵循以下步骤： 1. **探索与预处理**：对销售数据进行可视化分析，检查是否存在趋势、季节性等特性。如果发现非平稳的时间序列，则需要对其进行相应的差分操作以达到平稳。 2. **确定参数**：通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来选择适当的AR和MA阶数p和q以及差分次数d，其中p代表自回归项的数目，q表示移动平均项的数量，而d是使数据平稳化所需的差分数。 3. **模型识别**：尝试多种(p,d,q)组合，并用AIC（Akaike Information Criterion）或BIC（Bayesian Information Criterion）来评估不同参数配置下的拟合优度和复杂性水平，从而挑选最佳的设置。 4. **估计模型**：基于选定的参数计算ARIMA模型中的系数。这通常通过极大似然法或最小二乘法实现。 5. **诊断检查**：查看残差图以确保没有剩余的趋势或者季节模式，并且残差应该满足白噪声特性。如果不符合这些条件，可能需要调整模型结构或考虑更复杂的版本如SARIMA（Seasonal ARIMA）。 6. **验证与预测**：利用测试集数据对所构建的模型进行评估并检查其性能表现。若结果令人满意，则可以使用该模型对未来销售情况进行预测。 7. **解释应用**：理解预测输出，并将其转化为实际业务决策，例如调整库存水平或营销策略等。通过深入学习和实践相关的代码、数据集以及说明文档等内容，你可以更好地掌握ARIMA模型的应用技巧并解决具体的商业问题。不断优化和完善你的模型将有助于提高其准确性和实用性。

自回归差分移动平均模型（ARIMA）的时间序列预测方法

优质

简介：本文探讨了自回归差分移动平均模型（ARIMA），一种广泛应用于时间序列分析和预测的有效统计方法。通过结合自回归、差分和平滑移动平均三个要素，ARIMA能够捕捉数据中的趋势与季节性模式，适用于各种类型的时间序列预测任务。自回归差分移动平均模型（ARIMA）用于时间序列预测。该方法结合了自回归、差分和平滑移动平均三个要素，能够有效地捕捉数据的长期趋势和季节性变化，适用于各种类型的时间序列数据分析与预测工作。

基于Python ARIMA模型的时间序列销量预测

优质

本研究运用Python编程语言中的ARIMA模型对时间序列数据进行分析，旨在精准预测产品未来的销售量，为企业决策提供有力支持。时间序列ARIMA模型可以用于销量预测。这种方法通过分析历史销售数据来识别趋势和季节性模式，并据此对未来销售进行预测。使用ARIMA模型需要先确定合适的参数值，这通常涉及对数据的平稳性和自相关性的检验。一旦找到最佳参数组合，就可以利用该模型生成准确的未来销量预测。

基于线性回归分析的预测模型

优质

本研究构建了基于线性回归分析的预测模型，旨在探讨变量间的线性关系并进行趋势预测，适用于经济学、社会学等领域数据分析。线性回归分析是一种预测模型，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。这种统计方法可以帮助我们理解两个或多个变量之间是否存在某种关联，并且可以用来进行数据的预测和趋势分析。在实际应用中，线性回归被广泛应用于经济学、金融学以及社会科学等多个领域，以帮助研究人员做出更加准确的数据驱动决策。

NBA赛果预测：运用Logistic回归模型分析每日赛事

优质

本文章利用Logistic回归模型深入分析影响NBA比赛结果的各项因素，提供每日赛事预测，帮助球迷和博彩者做出明智决策。使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛结果。该模型利用从stats.nba.com获取的八个因素来确定NBA比赛的结果。每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响到预测。主队胜率、篮板数、营业额（失误）、正负值、进攻等级、防守等级、真实投篮命中率等数据被用于模型训练和预测。安装：使用pip3命令安装所需库： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 进行每日预测，需打开nbaPredict.py文件。编辑对makeInterpretPrediction函数的调用，并提供所需的比赛日期、赛季以及该赛季开始日期的信息。然后通过终端或IDE运行程序，在等待约1到3分钟后，模型将完成抓取统计数据并输出主队击败客队的机会百分比。对于过去的预测分析，请打开makePastPredictions.py文件进行编辑。需要设定所需的起始日期和结束日期、季节信息以及赛季开始时间，并指定一个用于保存结果的CSV文件名。注意：起始日期应至少在该赛季开始后的第三天，且结束日期不包括在内。运行程序后，在Data文件夹中将生成两个CSV文件，其中一个包含比赛数据，另一个则记录预测的比赛结果。

Walmart Store Sales Prediction Model: 预测沃尔玛门店销售额的模型创建

优质

本项目旨在构建预测沃尔玛门店销售额的模型，通过分析历史销售数据、季节性因素及促销活动等变量，为零售商提供精准的未来销售趋势预测。创建预测模型以预测沃尔玛商店的销售额。

沃尔玛销售预测：分析沃尔玛数据以预测销售

优质

本项目通过深入分析沃尔玛的历史销售数据，运用统计模型和机器学习技术，旨在准确预测未来销售趋势，为库存管理和供应链优化提供科学依据。 WalmartSalesPrediction：预测沃尔玛的销售数据。