基于ARIMA时间序列的销量预测 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2025-02-13 21:32:23 发布
最新推荐文章于 2025-02-13 21:32:23 发布
阅读量901 收藏 8
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： python ARIMA 时间序列 销量预测
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129861840
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于ARIMA时间序列的销量预测与完整代码
web_bug407的博客
09-23 642
ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，它可以用来预测未来一段时间内的销量。本文提供的完整代码和数据可在运行环境中直接使用，为读者提供了一个实践ARIMA模型的示例。本文将介绍如何使用ARIMA模型进行销量预测，并提供相应的完整代码和数据，方便读者进行实践。接下来，我们可以对销量数据进行可视化分析，以便更好地了解销量的趋势和季节性。运行以上代码，我们将获得ARIMA模型的拟合结果和相关统计信息。运行以上代码，我们将获得未来时间步的销量预测结果，并可视化展示。
一维时序数据_时序分析汽车销量预测
weixin_36357900的博客
01-05 2634
0x00 前言新能源慢慢进入我们的生活，现在大街上随处可见新能源车，2019年特斯拉国产化了，进入2020年，特斯拉已经交付了第一批国产化的新能源车，同时价格已经压到29.9W元的大关，预期还会降低到25.5W。特斯拉不仅在侵蚀国产新能车的份额，更是冲击着传统汽车的市场。在新能车的冲击下，传统汽车的销量会如何？上次我们已经学了时序分析。用支付宝的余额的时间序列来说明了一些概念。今天我们...
Python数据分析案例-分别使用时间序列ARIMA、SARIMAX模型与Auto ARIMA预测国内汽车月销量
热门推荐
maiyida123的博客
06-17 1万+
分别使用ARIMA、SARIMAX与Auto ARIMA来预测国内未来一年的乘用车月销量。
时间预测实践-汽车销量的分析预测
zkyxgs518的博客
03-08 2405
背景： 03年到19年第一季度分季度的数据，13年之前只有传统汽车的销量，13年之后是传统汽车+新能源汽车的销量，需要预测未来三期传统汽车的销量 数据链接： 具体的实现过程： #loda data data = pd.read_excel("/Users/jackwang/downloads/时序数据.xlsx") data.head() 数据格式转换 data = data...
【ARIMA分产品销量预测】【python】
tianty1121的博客
10-23 1697
做70+个产品的销量预测，需输出预测的金额，置信区间，图表
ARIMA自回归差分移动平均模型时间序列预测，ARIMA时序预测，ARIMA未来预测。1.可实现多步预测 对未来的数据实现预测 2.直接替换excel数据即可用，附赠案例数据 可直接运行
机器学习-深度学习
02-09 365
ARIMA自回归差分移动平均模型时间序列预测，ARIMA时序预测，ARIMA未来预测。 1.可实现多步预测 对未来的数据实现预测 2.直接替换excel数据即可用，附赠案例数据 可直接运行
基于ARIMA时间序列的销量预测 完整代码+数据 可直接运行_excel arima-优快云博客
12-17
基于ARIMA（自回归整合滑动平均模型）的时间序列预测是一种常见的统计学方法，用于预测未来某时间段内的数值趋势。在Python中，我们可以使用`pandas`, `statsmodels`, 和 `matplotlib`等库来进行ARIMA模型的构建和...
python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zip
03-12
本项目提供的"python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zip"包含了一个完整的Python实现，用于预测商品的销售量。 1. **ARIMA模型介绍** - ARIMA模型结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个...
基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。.zip
10-29
ARIMA（自回归整合滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列预测的经典统计方法，尤其在销售预测、股票分析和宏观经济指标预测等领域具有显著优势。该模型结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个部分，...
时间序列ARIMA销量预测模型
06-16
时间序列ARIMA销量预测模型时间序列ARIMA销量预测模型时间序列ARIMA销量预测模型时间序列ARIMA销量预测模型
商品销售数据分析可视化系统 ARIMA 时序预测算法 销量预测 大数据毕业设计（附源码+文档）
最新发布
qq_80213251的博客
02-13 1151
技术栈：Django框架、requests爬虫、ARIMA 时序预测模型 【销量预测】、MySQL数据库、淘宝数据淘宝数据采集分析可视预测系统是基于Django框架和requests爬虫技术开发的一个销量预测系统。它使用ARIMA时序预测模型来对淘宝店铺的销量进行预测，并将预测结果可视化展示。
现在读取一个excel文件，有两列，第一列是天数，从7标到365，第二列是数据，需要利用ARIMA来实现一个模型来解释数据随天数的变化，并且，来预测天数为425时，数据的预测区间，现在需要找到ARIM...
weixin_35756892的博客
02-17 417
可以使用statsmodels库中的auto_arima()函数来自动查找最佳ARIMA参数，它会自动搜索多重差分、自回归和移动平均参数，从而找到最佳的ARIMA模型。示例代码如下：from statsmodels.tsa.arima_model import auto_arima#从excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', names=['da...
以油菜花产量预测为例子——ARIMA模型excel落地
shitou314的博客
02-10 926
ARIMA 模型有了怎么实现，用excel完成数值计算，用matlab验证模型，就想解决一个模型怎么落地，指着那根线自豪的说，我知道这上面的每一个点怎么来的。
数据挖掘实战（3）——时间序列预测ARIMA模型（附踩坑日志）
m0_46275020的博客
08-14 3624
数据挖掘实战（3）——时间序列预测ARIMA模型（附踩坑日志）
传统的时间序列预测模型ARMA、ARIMA（包括实战！！！）
qq_44749483的博客
09-18 1万+
一、本篇主要介绍四种经典的时间序列模型：移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（，ARMA）、整合移动平均自回归模型（ARIMA）。
ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
07-10 6615
  ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是移动平均模型，Ｉ表示的是差分。一般写成ARIMA(p,d,q),p是自回归阶数，q是移动平均阶数，d表示差分的次数。  它针对的是 平稳的时间序列模型．然而在现实生活中绝大多 数时间序列都是非平稳的。因此可以对数据进行差分，使其转化为平稳的时间序列，再用 ARIMA模型对其数据进行建模和预测。  ARIMA模型是根据过去不同时期数据的相关性，可以进行有效和精准的短期预测，它弥补了AR和MA进行预测出现的参数过多问题，在
138程序——ARIMA 基于自回归差分移动平均模型时间序列预测 matlab语言已提供下载资源
LIANG674027206的博客
08-08 1267
3. **差分（I）**：差分是将非平稳时间序列转换为平稳时间序列的一种方法。4. **移动平均（MA）**：移动平均部分指的是模型利用过去的预测误差来预测未来的值。1. **时间序列预测**：时间序列预测是一种基于时间序列数据的统计方法，目的是预测未来的数据点。8. **优势**：ARIMA模型能够处理具有趋势和季节性的非平稳时间序列数据，通过差分和移动平均的方式，可以有效地捕捉时间序列的动态变化。2. **自回归（AR）**：自回归部分指的是模型利用自身过去的值来预测未来的值。
时间序列分析：ARIMA模型
qq_41081716的博客
11-29 4377
销售数据：第一列为日期（2015/1/1-2015/2/6），第二列为销售量。 提取链接：https://pan.baidu.com/s/1TR1MvQRS1tt_Q9dXHaTIqg 1.画出时间序列图： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np excelFile ='arima_da...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值