销售预测项目 该项目分析了在各个商店出售的食品的销售预测。 目的是帮助零售商了解在增加销售中起关键作用的产品和商店的属性。 目标： 探索性数据分析 数据清理 数据可视化 建立机器学习模型 随机森林 提供建议 数据清理 我使用python加载了数据集并导入了库，Pandas和Numpy，以开始探索数据。 前几个步骤需要验证数据类型并检查语法错误。 尽管所有数据类型都是一致的，但两列中缺少值。 在继续之前，Item_Fat_Content列中的语法存在一些需要更改的不一致之处。 例如，字符串是“ LF”，“ reg”，“ low fat”，需要将其映射到“ Low Fat”或“ Regular”下的字典中。 现在我们可以继续处理遗漏的值。 “ Outlet_Size”和“ Outlet_Type”中缺少值。 在填写缺失值之前，我创建了一个No Flag列，以防万一我想检查输入的值如何影响

Certified Application Associate - SAP S4HANA Sales 1909认证题.docx

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罗斯曼（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，学校和州假期，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。 test.csv sample_submission.csv store.csv train.csv

Cognex Designer让您更快地构建完整的视觉应用，并使开发人员能够更方便地利用功能较强的 VisionPro 工具库的全部优势。模块图的图形化编程环境可缩短开发周期，并方便应用程序维护和支持。 Cognex Designer使您无需编写脚本或编程即可以轻松开发、部署和维护视觉应用。将组件拖放到页面上即可以轻松构建功能较强的界面。

拣货路径优化matlab代码使用 SOM 的旅行推销员 (TSP) 在这段代码中，我们说明了如何使用 Kohonen 自组织映射中的集群单元的线性拓扑来解决约束优化中的一个经典问题，即所谓的旅行商问题 (TSP)。 TSP 的目标是找到给定的一组城市的最短长度的游览。 一次旅行包括恰好访问每个城市一次，然后返回起始城市（点）。 该网络具有线性拓扑结构，具有第一个和最后一个簇单元。 该代码由德黑兰大学的学生 Mustafa Mohammadi 实现。 在本实践中，我们的目标是编写一段代码，以使用有界优化问题和线性拓扑方法找到将所有节点连接到一个板中的最小方法。 这种方法被称为 Traveler Sales Man，TSP。 旅行者想要去一次城市的所有地方而不经过他们更多。 所有城市（所有点）应该只访问一次并最终到达源城市。 为了解决这个问题，我们使用了 SOM 无监督聚类算法。 该算法在每次迭代中搜索最小路径（重复 100 次）。 更新所选群集时，它也会更新其邻居群集。 学习率（lr 或 alpha）对算法的效率和有效性起着至关重要的作用。 鉴于选择不合适的alpha，算法会深入到错误的

Walmart-store-sales-prediction-model:创建预测模型以预测沃尔玛商店的销售额

黑色星期五销售 简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并获得更多见解，以回答以下关键业务问题。 什么是最大售出产品 哪个产品类别的销售额最高 查找购买者的年龄段和他们的intreset乘积 寻找买家的婚姻状况 分析在销售中具有较高兴趣的性别群体 我从挑选了数据集。 目录 安装 文件类型 结果 安装 使用下面的git命令随意克隆/分叉reporsity使用克隆github仓库 $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ＃文件类型 代码文件“ SalesAnalysis.ipynb”是该项目代码的jupyter笔记本格式。 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“ BlackFriday.csv”。 许可证文件包含该项目的通用GNU许可证。 SalesAnalysis.html是笔记本文件

5种用于预测销售的机器学习技术 客观的： 使用回归和时间序列建模技术预测每月产品的销售数量 特色技术： EDA 线性回归 森林随机回归 XGBoost 长短期记忆（人工循环神经网络） ARIMA时间序列预测 结果： 从XGBoost和LSTM模型获得了最佳结果 所有模型的预测均在12个月预测的月平均销售额的2％以内 数据源：