数据-2010-2025年中国牛奶产量及预测.rar下载

weixin_39821228 2021-09-14 09:12:16

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摘要：本文介绍了基于1C公司提供的商品销售数据(2013年1月-2015年10月)建立预测模型的过程。实验使用LSTM时序模型预测2015年11月各店铺商品销售总量。数据处理阶段分析了价格、销量分布，清洗了异常值(价格>10000元、日销量>1000件)，并识别了过期商品(连续6个月无销售)。模型训练采用店铺-商品组合作为主键，按月汇总销售数据作为输入特征。实验包含数据读取、清洗、特征提取和模型训练等完整流程，最终输出预测结果文件。

本文主要介绍时间序列ARIMA相关模型的建立及诊断和预测过程。文章首先使用pandas读入数据、整理数据；然后使用test_stationarity函数进行原始数据以及一阶差分数据的平稳性检验，用于满足后边ARIMA模型对于平稳性的要求；之后对数据进行差分，使数据满足平稳性；之后使用网格搜索的方法对最优参数进行初步确定，之后使用statsmodels库中相关的时间序列函数进行时间序列模型AR、MA、ARIMA的识别，

预测商品销量kaggle-predict-future-sales

数据调整调整历史数据通常会导致更简单的预测任务。在这里，我们处理四种调整：日历调整、人口调整、通货膨胀调整和数学变换。这些调整和转换的目的是通过消除已知的变化源或通过使整个数据集的模式更加一致来简化历史数据中的模式。更简单的模式通常会导致更准确的预测。 1 日历调整在季节性数据中看到的一些变化可能是由于简单的日历效应。在这种情况下，如果在拟合预测模型之前消除变化，通常更容易。例如，如果您正在研究农...

目标1：对比分析 2022 年美国各州与中国主要城市的经济目标2：分析中国 1997-2018 年县域社会经济主要指标的变化趋势，探索经济发展的地域差异目标3：对比分析中国主要城市与美国各州在不同产业（如第一产业、第二产业、第三产业）的GDP增加值，揭示两国产业结构的差异目标4：基于历史数据，预测未来五年中美两国的经济发展趋势目标5：探索影响中美两国经济发展的主要因素（产业结构）目标6：再探中美两国经济发展下的产业结构

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