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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针对煤炭销售数据量大而信息量少的问题,开发了基于Hadoop平台的OLAP煤炭销售数据分析系统,介绍了系统设计思想及架构,并以销售量统计为例阐述了实现数据深层次快速挖掘和直观显示的具体过程。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理,创建Hive分布式数据仓库,并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析,能够快速、准确地实现对销售量信息的多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析,并直观、多角度地反映数据分析结果。

销售数据分布PowerBI示例图，内含各销售渠道、各区域、各产品类别、月份的销售情况，销售目标和销售额的分布

沃尔玛产品部门销售的时间序列分析和预测 项目介绍 在该项目中，我们小组根据来自的Walmart五年单位销售数据，使用四种模型对一种Walmart产品（FOODS_3_352）进行了28天单位销售预测。 首先，我们进行了基本的数据清理和可视化，并探索了销售模式。 然后，我们应用了回归模型，ETS（误差，趋势，季节性）模型，季节性ARIMA（自回归，积分，移动平均值）模型和动态回归模型来进一步分解数据并进行预测。 最后，我们基于参数RMSE评估了预测的模型性能。 所有项目文件都包含在此仓库中 使用的工具/语言： Python(pandas, numpy) ， R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate) ， Excel 请参阅我们的最终 文件描述 1. data calendar_factors.csv包含具有清洗和准备好的日历虚拟变量的目标销