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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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，

通过使用一个具有挑战性的时间序列数据集，该数据集由每日销售数据，由俄罗斯最大的软件公司之一 1C 公司提供。数据集中提供了 2013 年 1 月到 2015 年 10 月每日每个店铺中的商品历史销售数据。任务是为测试集预测每家商店销售的产品总量。请注意，商店和产品列表每个月都会略有变化。创建可以处理此类情况的强大模型是挑战的一部分。要求：预测下个月（也就是 2015 年 11 月）一整个月每个商店中对应产品的的总销售额。所有的数据都存储在/data 文件夹下，文件夹中共有六个文件，分别是sales_trai

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...

数据分析练习题1在线试卷链接：CDA认证考试 Level Ⅰ业务数据分析师模拟题 - CDA人工智能学院 - 数据科学与人工智能从业者的在线大学_AIU人工智能学院_经管之家_CDA数据分析师旗下edu.cda.cn一、单选题1.统计图中的散点图主要用来（ A ）。A.观察变量之间的相关关系 B.主要用来表示总体各部分所占的比例C.主要用来表示次数分布 D.主...

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