ctrip 携程出行产品销量预测比赛（第十名） 技术解决方案及代码

销量预测一直是一个热点研究的课题，对于各个企业有着重要的意义.近年来，随着深度学习的崛起，用于销量预测的模型越来越多，而单一模型的预测性能往往不够理想，所以出现了越来越多的组合模型.本文利用Stacking策略将XGBoost、支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）、GRU神经网络作为基础模型，然后将LightGBM作为最终的预测模型，并且融合了新的特征.集中了几种模型的优势，大大提高了模型的预测性能，更加接近真实的销量数据，为回归预测提供一种新的预测方法.

电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.

基于深度学习的餐饮业菜品销量预测之计算机研究.docx

迷你型洗衣机价格便宜,使用方便,近年来销售量不断增加。缺点是功能单一导致消费受众面窄,同时受季节性因素影响较大,企业往往难以准确制定生产销售计划,导致库存和缺货现象时有发生。将合作企业生产的迷你型洗衣机近4年销售数据和影响销售的关联因素作为训练样本,先建立时间序列回归模型和BP神经网络模型对洗衣机销量进行预测,然后建立遗传算法优化的灰色神经预测模型。通过对三种模型预测结果的对比分析,表明经由遗传算法优化参数的灰色神经网络能较好的预测销量未来变化,辅助企业决策订单生产计划。

电气设备行业专题研究：基于碳排政策的欧洲电动车销量预测-20191203-天风证券-21页.pdf

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

基于商品聚类的电商销量预测.pdf

基于情感分析与逻辑回归的京东商品的销售数据分析与预测。 京东商品评论爬虫、处理、可视化、情感分析与模型评估实践。 分为四大模块：爬虫、预处理、分析和可视化、建模，其余还包括配置和工具模块 - spider.py : 采集商品信息和评论数量 - process.py : 数据预处理和关系相关性分析 - models.py : 建模和预测