【第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题产品订单的数据分析与需求预测“解题思路“”以及“代码分享”

葡萄成熟时_ 2023-03-28 20:38:04

B题第一大题获取链接

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葡萄成熟时_ 2023-04-07

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@Serein。 2023-04-24

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@葡萄成熟时_ 满人了还有吗呜呜呜

2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题，产品订单数据分析与需求预测问题的源码和数据。博主自己做的结果，python实现，代码都有注释说明，可供参考学习，有问题欢迎私聊。本题主要包括两问，第一问进行数据预处理+数据分析。第二问是模型训练和预测，主要用了svr，随机森林，xgboost，lgb等模型进行训练和预测

【标题】第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题是一个以数据分析和挖掘为核心的竞赛项目，参赛者需要通过解决一系列问题来展示他们的技能和创新思维。这个压缩包包含了参赛者对B题的完整解答以及实现这些解答的源代码。【描述】这个描述简单明了，表明压缩包中的内容是关于“第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛”的B题解决方案。"完整解题及代码"意味着文件中不仅有分析思路和方法论，还有实际的编程实现，这对于学习数据挖掘和机器学习的初学者或爱好者来说是非常宝贵的资源。【标签】虽然没有提供具体的标签，但我们可以根据标题和描述推断出一些关键标签，如“数据挖掘”、“数据分析”、“机器学习”、“Python编程”、“挑战赛”、“比赛策略”。【压缩包子文件的文件名称列表】 1. 第一问第一小问.zip：这可能是参赛者对B题第一部分的第一小问题的解答和代码，可能涉及到数据预处理、探索性数据分析（EDA）和初步模型构建。 2. 第一问第二小问.zip：这涵盖了第一部分的第二个问题，可能涉及更复杂的数据建模、特征工程或者模型优化。 3. 第二问第一小问.zip：这是针对B题第二部分的第一个问题，可能涉及到不同的数据挖掘任务，如分类、聚类或预测。 4. 第二问第二小问.zip：对应第二部分的第二个问题，可能需要参赛者进行更深入的分析，如异常检测、关联规则学习或者时间序列分析。 5. 问题二-异常时间点分析 (1).ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，专门针对问题二中的异常时间点分析，可能包含了数据可视化、统计测试和异常检测算法的实现。综合以上信息，我们可以了解到这个压缩包是围绕数据挖掘挑战赛的解题过程，涉及到多个阶段的问题解决，涵盖数据预处理、建模、模型评估和异常检测等核心步骤。参赛者可能使用了Python等编程语言，利用了如Pandas、Numpy、Scikit-learn等库进行数据分析和建模。通过研究这些文件，学习者可以深入理解如何在实际问题中应用数据挖掘技术，并且能学习到如何组织和呈现一个完整的数据挖掘项目。

第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码

博主参赛作品，最终拿了一等奖，全文不含附录55页，质量非常好，有需要的同学可以参考学习。具体解题思路可以参考博主的博客https://blog.csdn.net/maligebilaowang/article/details/130191381?spm=1001.2014.3001.5501 本文通过建立 Pearson 相关性模型，趋势拟合模型，方差分析模型来定量的研究各种因素对订单需求的影响。进一步建立机器学习模型，深度学习模型以及以及各种组合预测模型来产品未来的订单需求量，并且利用 GA 智能寻优算法确定模型超参，基于不同时间粒度的数据提高预测精度，实现企业订单需求的精准预测。

葡萄成熟时_

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