罗斯曼销售预测 注意：我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据，但可打印的图未显示在github上。 Kaggle竞赛：Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。 目前，Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。 商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和州假日，季节性和地区性。 成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额，结果的准确性可能会大相径庭。 我们接受Rossmann的挑战，即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。 可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表，从而提高生产力和动力。 通过帮助Rossmann创建可靠的预测模型，我们将帮助商店经理专注于对他们而言最重要的事情：他们的顾客和他们的团队！ 目录 进口包 资料准备 2.1加载数据集 2.2处理缺失的值 2.2.1计算每个数据集中的缺失值 2.2.2删

美国国王县房屋销售 该数据集包含包括西雅图在内的金县的房屋售价。 其中包括2014年5月至2015年5月之间出售的房屋。 我将在本项目中讨论这些模块以分析数据 ...模块1：导入数据集 模块2：数据整理 模块3：探索性数据分析 模块4：模型开发 单元5：模型评估和完善 在数据分析生命周期的最后阶段。 在此阶段，必须尝试提高数据模型的效率，以便可以做出更准确的预测。 最终目标是将模型部署到生产或类似生产的环境中以最终接受 。

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每月销售预测 在这个项目中，我使用时间序列分析根据历史数据预测了零售商店的月销售额。

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