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我正在尝试对一家链式店半年的每日现金流量(流入 - 流出)进行预测。我有过去3年每天的现金流入和现金流出、通货膨胀率、国定假日日期和商店数量。已经使用 pandas dataframe 处理了数据。
哪些 Python 工具(库、算法)最适合预测？
最佳答案
我建议遵循以下步骤:
找到日期和销售数量或任何其他变量之间的相关性(但我认为日期可以帮助人们通常在假期和周末购买更多东西)，您可以使用 numpy 库 here
假设销售遵循季节性趋势或周末选择销售，您应该根据可以向数据框添加列的日期来计算这些特征，例如 dayofweek 、 season .. ，pandas 非常适合这一点 dt.dayofweek 就这么简单，将数据拆分为训练集和测试集。
关于Python 时间序列预测(销量)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50096372/
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type="class"函数中的type="response"和predict有什么区别？ 例如： predict(modelName, newdata=testData, type = "class
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关于预测的快速问题。 我尝试预测的值是 0 或 1(它设置为数字，而不是因子)，因此当我运行随机森林时: fit , data=trainData, ntree=50) 并预测: pred, data
使用 Python，我尝试使用历史销售数据来预测产品的 future 销售数量。我还试图预测各组产品的这些计数。 例如，我的专栏如下所示: Date Sales_count Department It
我是 R 新手，所以请帮助我了解问题所在。我试图预测一些数据，但预测函数返回的对象(这是奇怪的类(因子))包含低数据。测试集大小为 5886 obs。 160 个变量，当预测对象长度为 110 时..
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗？ 更新问题，使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 6 年前。 Improve this qu
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！