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本实验需利用R语言分析并预测日销售收入的时间序列，现有数据集含934,611条记录及9个变量。

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简介：
本项目运用R语言对包含934,611条记录和9个变量的数据集进行时间序列分析，旨在精准预测日销售收入趋势。 本次实验旨在分析和预测时间序列的日销售收入数据。当前的数据集包含934611个观测值以及9个变量，其中包括每位顾客购买的商品种类、具体时间和数量及单价等信息。对于后续的分析而言，有意义的变量为商品数量（Quantity）和商品单价（Price），以及购买时间（Invoice Date）。我们将基于以下几种模型进行预测：ARIMA模型、ARIMA+对数回归模型、Prophet算法、利用监督学习方法调整数据集合并使用XGBoost算法，以及指数平滑模型。

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    本项目运用R语言对包含934,611条记录和9个变量的数据集进行时间序列分析，旨在精准预测日销售收入趋势。 本次实验旨在分析和预测时间序列的日销售收入数据。当前的数据集包含934611个观测值以及9个变量，其中包括每位顾客购买的商品种类、具体时间和数量及单价等信息。对于后续的分析而言，有意义的变量为商品数量（Quantity）和商品单价（Price），以及购买时间（Invoice Date）。我们将基于以下几种模型进行预测：ARIMA模型、ARIMA+对数回归模型、Prophet算法、利用监督学习方法调整数据集合并使用XGBoost算法，以及指数平滑模型。
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