使用时间序列分解模型预测商品销量

最新推荐文章于 2025-06-16 16:26:10 发布
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#阿里云大学 #时间序列 #大数据

商品销量预测是企业制定运营策略的一个重要依据，课程帮助学员了解销量预测的概念和特点，带给企业的利益，介绍目前主流的预测方法和优缺点，教会学员使用价格弹性时间序列法，进行定量预测销量的模型构建流程和方法，以及如何评估模型和使用模型的结果来制定决策。在激烈的竞争环境中，企业如何预测零售商品的销量并根据销量制定运营策略？

通过本课程介绍的模型，学会根据促销价格、促销手段和时间本身做线性回归和时间序列分解，以预测销量并根据模型的结果指导运营策略。

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spark之时间序列预测(商品销量预测)
qq_20182781的博客
07-25 1314
本案例使用前1913天的数据作为训练数据，来预测1914天到1941天的销量。以上数据下载后放入resources/advanced下，并在properties.properties中配置一下文件名和路径，以供程序读取和处理数据。2.模型的训练及预测利用python lightgbm进行操作，见time_series.ipynb，data.7z下是spark处理好的数据。1.数据处理以及特征工程利用java spark进行提取，见TimeSeries.java。二.特征工程代码解读，完整见项目中代码注释。
阿里云ACA 使用时间序列分解模型预测商品销量（一）
weixin_45903673的博客
07-09 1670
使用时间序列分解模型预测商品销量1.1实验目的1.2实验概述1.3 实验目标1.4 实验工具1.5 实验准备实验资源============== 这是一条分割线 ==============必看：想要直接开始操作点击这里 发布本博客皆是为了做笔记，也分享经验。方便日后查看。无任何其他目的 1.1实验目的 使用时间预测分解模型预测商品销量 1.2实验概述 本实验对某零售商的一款产品的销量进行了预测及分析。选取线性回归模型，选取了该产品的促销幅度、促销手段对实际销量进行回归；另一部分为时间序列分解建模，对线性回
时间序列分析——ARIMA模型预测餐厅销量
Jeremiah_的博客
12-07 4230
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" from matplotlib.pylab import style # 自定.
XGBoost时间序列预测之-未来销量的预测
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
06-07 1128
本文介绍了基于XGBoost的时间序列销售预测模型构建过程。从问题定义与数据特征分析出发，阐述了业务目标、数据结构及技术挑战。接着解析XGBoost的核心原理，包括目标函数优化与加法训练策略。在特征工程部分，重点讲解滞后特征、滚动窗口特征等构建方法。模型架构部分涵盖特征矩阵构建、训练与预测流程。最后探讨模型优化、超参数调优及结合深度学习的拓展方案，为读者提供销售预测模型的实用指南。
阿里云大数据认证——使用时间序列分解模型预测商品销量-课堂笔记
weixin_33882443的博客
02-24 2207
阿里云Clouder认证 一、价格弹性时间序列分解模型预测商品销量 1. 课程目标 (1) 掌握商品销量预测的相关概念 (2) 了解预测方法的适用场景 (3) 阿里云产品构建商品销量预测模型 (4) 根据预测模型制定商品运营策略 (5)目录 - 商品销售预测介绍 - 时间序列分解模型详解 - 相关阿里云产品介绍 - 任务：搭建商品销售预测模型 复制代码 2. 商品销量预测介绍 (...
销售预测的方法与模型（四）丨时间序列模型
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weixin_45675709的博客
06-16 790
例如，在零售场景中，最近几天的销量受促销活动、天气、季节性等短期因素的影响较大，而这些因素可能无法通过较远的历史数据体现。加权移动平均法的关键是通过分配不同的权重来强调最近的数据，因为这些数据能更好地反映当前的市场趋势和变化。权重的分配可以根据企业的需求进行调整，在平滑噪声的同时，确保捕捉到最新的趋势，这对于预测效果非常重要。加权移动平均法通过降低远期数据的权重，可以有效减少这些噪声的影响，集中关注更具参考价值的近期数据。与移动平均不同的是，指数平滑为最近的观测值赋予更高的权重，而较早的数据则权重较低。
ACA阿里云使用时间序列分解模型预测商品销量.docx
06-18
干货，题库，绝对不亏。 Apsara Clouder大数据技能认证：使用时间序列分解模型预测商品销量
阿里云ACA 使用时间序列分解模型预测商品销量（三）
weixin_45903673的博客
07-10 879
本文接上一篇使用时间序列分解模型预测商品销量———计算回归的差值dQ 发表本博客的目的在于记录笔记，分享经验，无其他任何目的 计算回归的差值dQ 使用线性回归方程预测出来的是与时间无关因素对产品销量的影响，本实验假设用产品实际销量减去回归模型预测销量就可以得到随时间波动的产品销量。 从左侧拖出一个“SQL脚本”，将其重命名为“计算dQ”，连接至“预测Q”，并输入如下代码： select monthno ,quantity ,prediction_result ,(quantity - prediction_
使用时间序列分解模型预测商品销量(手把手教你如何利用阿里云大数据开发套件进行商品销量的预测)
weixin_45903673的博客
07-08 3161
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阿里云ACA 使用时间序列分解模型预测商品销量（二）
weixin_45903673的博客
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本文接上一篇使用时间序列分解模型预测商品销量———数据预处理 发表本博客的目的在于记录笔记，分享经验，无其他任何目的 2.1 数据预处理 这一步将会使用PAI中的四个组件： “源/目标”–“读数据表”：从MaxCompute读取数据表至PAI； “工具”–“SQL脚本”：可通过SQL脚本编辑器编写SQL语句； “数据预处理”–“拆分”：可以对数据按比例或按阀值进行拆分； “数据预处理”–“缺失值填充”：可以对数据的缺失值进行均值、中位数或按特定规则进行填充。 该实验需要使用的数据： 链接：https://p
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TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客： :
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很好的描述了如何将人工智能之循环神经网络运用于金融之股票市场的预测，包括特征处理，标准化，结论，与传统机器学习的效果进行比较
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本文介绍了BiLSTM模型的理论原理、优缺点，与LSTM、GRU的区别，并用Python实现了BiLSTM的单步预测和多步预测的代码。
分销商产品未来销售情况预测--数据分析实战
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以往数据分析中，都是根据提供的数据特征来构建模型，也就是说，数据集中会含有许多的特征列。本次数据分析将会介绍如何去处理另一种常见的数据，即时间序列数据。具体来说就是如何根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额。对于一个产品来说，其未来销售额的预测是一个重要的指标，也是一项重要的任务。例如，对于一部苹果手机来说。在上市之前，得先对销售额进行预测，才能确定出货量的大小。而本次数据分析的任务就是根据提供的数据，包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的历史销售数据来预测接下来一个月的销售额。
销量预测设计
qq_34184505的博客
11-16 3796
其实不然，一个销售区域包含多个省份，每个省份人口基数，人口密度，经济实力，医疗条件都不一样，每个省份对我司产品的贡献值也是不一样的，并且疫情从爆发到现在我国防疫能力，防疫政策都是一个动态变化的过程，像国外的疫情已经是躺平政策，官方已经不在统计疫情相关数据。这个东西是很难被量化的。这并不意味着算法与业务是对立关系，恰恰相反，在“需求预测”不断完善的过程中，二者是相互合作，相互依赖的关系，最终还是服务于业务，优化公司供应链计划。那么，算法工程师扮演的就是厨师，算法服务的业务扮演的角色就是订餐的顾客。
时序预测 | MATLAB实现PSO-BiLSTM(粒子群优化双向长短期记忆神经网络)时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-01 1517
时序预测 | MATLAB实现PSO-BiLSTM(粒子群优化双向长短期记忆神经网络)时间序列预测
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"本资料涉及Apsara Clouder大数据技能认证课程，重点介绍如何使用时间序列分解模型预测商品销量。文档中包含了多项选择题，旨在检验对需求价格弹性、时间序列分解的理解以及价格弹性时间序列分解模型的应用。" 1. ...
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