预测未来:Python 数据挖掘案例
我们将使用房价预测作为案例,假设我们拥有一个包含过去几年房价数据的数据库。我们的目标是建立一个模型,能够根据历史数据预测未来的房价走势。 1. 数据准备 首先,我们需要从数据库中提取相关的数据,并将其转换为适合数据挖掘的格式。在这个例子中,我们可以使用 pandas 库来处理数据。 ...
Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(三)
Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(二)+https://developer.aliyun.com/article/13849802.平稳性检验 在使用ARIMA模型进行销售额预测之前,需要查看时间序列是否平稳,若数据非平稳,在数据分析挖掘的时候,则可能会产生“伪回归”等问题,从而影响分析结果。通过时间序列的时序图、自相关图及其单位根查看时间序列平稳性,时序图如图16....

Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(二)
Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(一)+https://developer.aliyun.com/article/13849792.订单数量和自动售货机数量的关系探索6个月订单数量和自动售货机数量之间的关系,并按时间走势进行可视化分析,结果如图6所示。 &am...

Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(一)
一、前言 本文将主要结合自动售货机的实际情况,对销售的历史数据进行处理,利用pyecharts库、Matplotlib库进行可视化分析,并对未来4周商品的销售额进行预测,从而为企业制定相应的自动售货机市场需求分析及销售建议提供参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘:入门进阶与实用案例分析》一书。二、案例背景 近年来,随着我国经济技术的不断提升,自动化机械在人们日常生活中扮演着越来....

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