文件名称：Sales_Forecasting：关于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目
文件大小：63.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-10 16:40:24
time-series-analysis time-series-forecasting Python
销售_预测 基于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目。 在这个项目中，我使用了从指数平滑和ARIMA模型到Facebook的Prophet库的最新预测技术，以便预测俄罗斯公司的未来销售利润。 数据集来自Kaggle.com。 使用RMSE在模型一步预测和实际值之间分析了模型的性能。 表现最好的模型是Prophet，然后是三重指数平滑模型。 找到最佳绩效模型之后，我将其用于预测公司中各个商店的未来利润。 结果可以在sales_plots文件夹中找到； 它们采用交互式可绘制HTML文件的形式。 这些文件无法由GitHub显示，因此我在此处保留了一些文件预览的链接：
【文件预览】：
Sales_Forecasting-master
----sales_plots()
--------shop4_sales.html(3.15MB)
--------shop24_sales.html(3.15MB)
--------shop55_sales.html(3.15MB)
--------shop45_sales.html(3.15MB)
--------shop42_sales.html(3.15MB)
--------shop41_sales.html(3.15MB)
--------shop43_sales.html(3.15MB)
--------shop17_sales.html(3.15MB)
--------shop16_sales.html(3.15MB)
--------shop18_sales.html(3.15MB)
--------shop5_sales.html(3.15MB)
--------shop26_sales.html(3.15MB)
--------shop25_sales.html(3.15MB)
--------shop59_sales.html(3.15MB)
--------shop21_sales.html(3.15MB)
--------shop3_sales.html(3.15MB)
--------shop35_sales.html(3.15MB)
--------shop7_sales.html(3.15MB)
--------shop28_sales.html(3.15MB)
--------shop34_sales.html(3.15MB)
--------shop37_sales.html(3.15MB)
--------shop39_sales.html(3.15MB)
--------shop15_sales.html(3.15MB)
--------shop22_sales.html(3.15MB)
--------shop47_sales.html(3.15MB)
--------shop30_sales.html(3.15MB)
--------shop19_sales.html(3.15MB)
--------shop9_sales.html(3.15MB)
--------shop12_sales.html(3.15MB)
--------shop52_sales.html(3.15MB)
--------shop58_sales.html(3.15MB)
--------shop46_sales.html(3.15MB)
--------shop10_sales.html(3.15MB)
--------shop49_sales.html(3.15MB)
--------shop31_sales.html(3.15MB)
--------shop54_sales.html(3.15MB)
--------shop48_sales.html(3.15MB)
--------shop6_sales.html(3.15MB)
--------shop57_sales.html(3.15MB)
--------shop14_sales.html(3.15MB)
--------shop27_sales.html(3.15MB)
--------shop56_sales.html(3.15MB)
--------shop38_sales.html(3.15MB)
--------shop33_sales.html(3.15MB)
--------shop29_sales.html(3.15MB)
--------shop40_sales.html(3.15MB)
--------shop53_sales.html(3.15MB)
--------shop13_sales.html(3.15MB)
--------shop44_sales.html(3.15MB)
--------shop51_sales.html(3.15MB)
--------shop2_sales.html(3.15MB)
--------shop50_sales.html(3.15MB)
----forecasting_functions.py(6KB)
----README.md(1KB)
----item_categories.csv(3KB)
----sales_train.csv(90.22MB)
----items.csv(1.5MB)
----Sales_Forecasting.ipynb(914KB)
----.gitattributes(67B)
----shops.csv(3KB)