kaggle——分销商产品未来销售情况预测

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kaggle——分销商产品未来销售情况预测

分销商产品未来销售情况预测介绍前面的几个实验中,都是根据提供的数据特征来构建模型,也就是说,数据集中会含有许多的特征列.本次将会介绍如何去处理另一种常见的数据,即时间序列数据.具体来说就是如何根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额. 知识点时间序列数据数据预处理未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务.例如,对于一部苹果手机来说.在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小. 本次实验来源于 Kaggle 上的一个挑战,即…

MySQL学习_查看各仓库产品的销售情况_20161102

订单表结构是具体到每个订单下面多个产品,而仓库出货的表结构是对每个订单的金额汇总不区分订单产品因此如果想计算每个仓库每个产品的销售情况需要将两个表连接起来并且产品是昨天在线且有库存的产品 #昨日在线且有库存的SKU SELECT a.城市,a.仓库,b.* ,SUM(a.订单额) AS 历史15天金额 ,SUM(a.销量) AS 历史15天销量 , DAY) AND a.订单日期<CURRENT_DATE,a.订单额,NULL)) AS 历史7天金额 , DAY) AND a.订单日期<…

机器学习预测时label错位对未来数据做预测

前言这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论过程及结果数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（四）模型拟合

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy Step 5: Model Data 数据科学是交叉学科,我们仅仅称他为计算机科学的一部分是有失公正的,它包含了数学,cs,商业管理,统计学等等方向. 机器学习被分为监督学习,无监督学习和强化学习,强化学习是前两者的混合. 算法被归为四类:分类.回归.聚类.降维,此kernel专注于分类与…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（一）比赛简介

自从入了数据挖掘的坑,就在不停的看视频刷书,但是总觉得实在太过抽象,在结束了coursera上Andrew Ng 教授的机器学习课程还有刷完一整本集体智慧编程后更加迷茫了,所以需要一个实践项目来扎实之前所学的知识.于是就参考kaggle上的starter项目Titanic,并选取了kernel中的一篇较为祥尽的指南,从头到尾实现了一遍.因为kaggle入门赛相关方面的参考和指导非常少,因此写博给需要学习的同学做个小参考,也记录下数据挖掘的学习历程.新手上路,如果博文有误或缺失,还希望各位大神指正…