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：

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金县房屋销售线性回归 金县房屋销售数据的线性回归建模 小组成员 安德鲁·穆勒（Andrew Muller） 阿舍尔·汗（Ashe Khan） 商业案例 我们将预测应该出售多少房屋，以便确定市场上的房屋是定价过低还是定价过高。 我们的客户是希望出售房屋的房主，但不知道卖多少钱。 数据分析 我们获得了column_names.md文件中该列的信息。 将所有数据转换为数值数据类型后，我们将处理所有NaN值并创建一些新功能：“ yr_since_renovation”，“ yr_since_built”和“ renovated”。 然后，我们删除不需要的功能：“视图”，“ sqft_above”，“ sqft_living15”，“ sqft_lot15”和“日期”。 清理数据后，我们开始对其进行分析。 每个变量相对于我们的目标价格的散点图显示了我们哪些变量具有明显的线性关系。 当我们开始查看

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黑色星期五销售分析和预测 黑色星期五销售数据集上的数据分析小组项目。

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本书是Mastering Technical Sales的英文第三版。 Every high-tech sales team today has technical pros on board to "explain how things work," and this success-tested training resource is written just for them. This newly revised and expanded third edition of an Artech House bestseller offers invaluable insights and tips for every stage of the selling process. This third edition features a wealth of new material, including new chapters on business-driven discovery, white boarding, trusted advisors, and calculating ROI. This invaluable book equips new sales engineers with powerful sales and presentation techniques that capitalize on their technical background - all spelled out step-by-step by a pair of technical sales experts with decades of eye-popping, industry-giant success under their belt.

随着零售商添加具有独特需求，新产品，日新月异的口味以及无法预测的产品行销的新地点，问题变得更加复杂。位于厄瓜多尔的大型杂货零售商CorporaciónFavorita非常了解这一点。他们经营着数百家超市，货架上有超过20万种不同的产品。 CorporaciónFavorita向Kaggle社区提出了挑战，要求其建立更准确地预测产品销售的模型。他们目前依靠主观预测方法来备份数据，而很少有自动化来执行计划。他们很高兴看到机器学习如何通过在正确的时间提供足够的正确的产品来更好地确保他们取悦客户。 Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting_datasets.txt