向Sales学习

今天跟我们的BR人员一起吃饭,期间听他们侃侃而谈,有的话犹如醍醐灌顶,所以记下。


  1. 做项目要做植入性强的:不要为了短期利益就跟客户争得你死我活,挣一两次钱没意思。最重要的是做植入性强的项目,做了以后客户想甩都甩不掉。类似这种项目,初期亏本都要做。
  2. 中国不是送点钱就行了:在中国不是你送点钱,人家就会跟你做项目。在中国于要多跟客户沟通,拉拉关系,而且有时候你送钱,人家还不要。要看客户是什么样子的人,有的客户,不缺钱,他需要的是权力,是想上升的机会。所以你送钱,人家就给你退回来了。但是如果你把项目搞好了,人家会很Happy,天天夸你。所以要有针对性,有判断力。
### 数据预处理 在进行销售预测建模之前,数据预处理是一个至关重要的步骤。这包括导入必要的包、读取CSV文件、查看数据以及进行数据增强等操作。通过这些步骤,可以确保数据集的质量和完整性,为后续的分析打下坚实的基础。 ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 train = pd.read_csv('train.csv') store = pd.read_store('store.csv') # 查看数据 print(train.head()) print(store.head()) ``` ### 缺失值处理 缺失值处理是数据预处理中的一个重要环节。通过对缺失值的分析和填补,可以提高数据集的完整性和准确性。常用的方法包括删除含有缺失值的记录、填充缺失值(如均值、中位数、众数等)或者使用更复杂的算法进行预测填补。 ```python # 检查缺失值 print(train.isnull().sum()) print(store.isnull().sum()) # 填充缺失值 train.fillna(0, inplace=True) store.fillna(0, inplace=True) ``` ### 特征工程 特征工程是指从原始数据中提取出更有意义的特征,以提升模型的性能。在Rossmann销售预测案例中,可以通过增加新的特征来更好地捕捉数据的特性。例如,可以从日期信息中提取出星期几、月份、年份等特征。 ```python # 从日期信息中提取特征 train['Date'] = pd.to_datetime(train['Date']) train['DayOfWeek'] = train['Date'].dt.dayofweek train['Month'] = train['Date'].dt.month train['Year'] = train['Date'].dt.year ``` ### 数据可视化 数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据的分布和关系。通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形,可以发现数据中的模式和异常情况。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 绘制销售额分布图 fig = plt.figure(figsize=(12,5)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) g1 = sns.distplot(train['Sales'], hist=True, label='Skewness: {:.2f}'.format(train['Sales'].skew()), ax=ax1) g1.legend() g1.set(xlabel='Sales', ylabel='Density', title='Sales Distribution') g2 = sns.distplot(np.log1p(train['Sales']), hist=True, label='Skewness: {:.2f}'.format(np.log1p(train['Sales']).skew()), ax=ax2) g2.legend() g2.set(xlabel='log(Sales+1)', ylabel='Density', title='log(Sales+1) Distribution') plt.show() ``` ### 相关性分析 相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系。通过计算皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数,可以识别出哪些特征与目标变量(销售额)有较强的相关性。 ```python # 计算相关性矩阵 correlation_matrix = train.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() ``` ### 时间序列分析 时间序列分析是销售预测的核心部分。通过对时间序列数据的分解,可以识别出趋势、季节性和周期性成分。此外,还可以使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型或其他时间序列模型来进行预测。 ```python from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose # 分解时间序列 result = seasonal_decompose(train['Sales'], model='multiplicative') result.plot() plt.show() ``` ### 模型构建 在完成数据预处理和特征工程之后,可以使用机器学习模型(如XGBoost、随机森林等)来进行销售预测。通过交叉验证和超参数调优,可以找到最佳的模型配置。 ```python from xgboost import XGBRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split # 准备训练数据 X = train.drop(['Sales', 'Date'], axis=1) y = train['Sales'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建XGBoost模型 model = XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` ###
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