【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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应粉丝建议，我建立了一个QQ交流群，欢迎大家入群交流145752992

@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

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。

【第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A 题：新冠疫情防控数据的分析思路+代码（持续更新）

- 根据第一问的简单分析，和衍生出了一些特征，例如年月日、价格标签、是否节假日、week等 - 读入第一问保存的文件csv，process1.csv，进行数据再探索，发现需要对价格进行更细致的分区间，我采用最优分箱操作，将每个产品的价格归为不同的价位区间，因为相同的产品，它在不同的地区，不同的时间，价格会有波动，所以使用分箱，可以大致归纳价格特征。 - 然后再在此基础上，衍生出其他特征，星期几、是否工作日等(因为跟据EDA数据探索和第一问可视化分析，发现周末、还有不是工作日时，需求量会有所上升。)

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