Python数据分析-基于超参数优化的Gradient Boosting 的销售预测
案例背景 商品销售预测是每个运营部门的必备数据支持项目，无论是大型促销活动还是单品营销均为如此。该案例是针对某单品做的订单量预测应用。 案例数据 案例数据来源于《python数据分析和数据化运营》第六章的products_sales.txt。以下是数据概况： 特征变量数：10 数据记录数：731 是否有Na值：是 是否有异常值：是 以下是本数据集10个特征变量： ~limit_info:是否有限购
相关文章
- 1. Python——基于商品销售历史数据，预测将来销售额
- 2. 用Python实现的数据化运营分析实例——销售预测
- 3. Dotnet core基于ML.net的销售数据预测实践
- 4. 注意区分及优化销售管道和销售预测
- 5. 优衣库销售数据分析
- 6. 用Python 实现数据化运营分析实例——销售预测
- 7. 销售数据分析
- 8. 分析iphone11销售数据
- 9. 【python数据分析】——药品销售数据分析
- 10. 数据挖掘——预测将来销售
- 更多相关文章...
- • MySQL的优势（优点） - MySQL教程
- • NoSQL数据库的优势有哪些？ - NoSQL教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • ☆基于Java Instrument的Agent实现
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
