11、零售销售数据维度建模与应用

零售销售数据维度建模与应用

1. 产品维度与基础销售数据

在零售销售数据的分析中,产品维度是一个常见且重要的维度。我们可以从不同角度对产品销售数据进行深入分析。

1.1 部门销售数据

首先来看不同部门的销售金额情况,如下表所示:
| 部门名称 | 销售金额 |
| ---- | ---- |
| 烘焙食品 | 12,331 |
| 冷冻食品 | 31,776 |

1.2 按品牌细分销售数据

进一步按品牌名称对销售数据进行细分,能更清晰地了解各品牌的销售表现:
| 部门名称 | 品牌名称 | 销售金额 |
| ---- | ---- | ---- |
| 烘焙食品 | Baked Well | 3,009 |
| 烘焙食品 | Fluffy | 3,024 |
| 烘焙食品 | Light | 6,298 |
| 冷冻食品 | Coldpack | 5,321 |
| 冷冻食品 | Freshlike | 10,476 |
| 冷冻食品 | Frigid | 7,328 |
| 冷冻食品 | Icy | 2,184 |
| 冷冻食品 | QuickFreeze | 6,467 |

1.3 按脂肪含量细分销售数据

还可以按脂肪含量对销售数据进行细分,这有助于分析不同脂肪含量产品的市场需求:
| 部门名称 | 脂肪含量 | 销售金额 |
| ---- | ---- | ---- |
| 烘焙食品 | 无脂肪 | 6,298 |

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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