Sales Predict: ARIMA时间序列销量预测模型，准确率超90%，内含测试记录及实际应用效果-源码

简介：
本项目介绍了一种基于ARIMA的时间序列分析模型，专门用于销售预测。通过历史数据训练后，该模型能够达到超过90%的预测准确度，并附有详细的测试记录和成功案例，为用户提供了一个实用且高效的解决方案。同时提供完整源码便于二次开发与应用。 salesPredictARIMA模型简介：ARIMA模型基于时间序列理论对数据进行稳定化处理（包括自回归过程AR和移动平均过程MA），并自动确定阶数、估计参数，建立预测模型，并对其进行检验。Python中的statsmodel库提供了完整的解决方案，涵盖了窗口选择、自动定阶及稳定性检测等算法。利用该方法的好处在于可以将月上旬的实际销量作为先验知识来提高模型的准确性。 环境需求：Windows 10, Python 3.6.5 依赖包安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 程序执行命令： ``` python sales.py ``` 建模过程包括预测策略、效果测试以及线上预测效果评估。