这个比赛当时是在jupyter notebook上编程的，这篇博客是之前自己整理的代码和流程记录。 但是很可惜，notebook转markdown显示效果很不好，下面给出目录和代码。 # coding: utf-8 # # 数据分析 # In[59]: # 一般一起用才会管用，否则可能会显示混乱 get_ipython().run_line_magic('config', ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all') get_ipython().run_line_magic('pprint', '') # In[60]: # cod

salesPredict ARIMA模型简介 ARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行稳定化处理（AR和MA过程），模型定阶（自动差分过程），参数估计，建立模型，可以进行模型进行检验。在Python中statsmodel提供了完整的的解决方案，包括窗口选择，自动定阶和稳定性检测等等算法。 预测策略 这样的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 环境 Windows 10 Python 3.6.5 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py 建模过程 预测效果测试 线上预测效果 截至到

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