零售需求TSA：基于基于kaggle的在线零售发票在线数据集的时间序列分析-源码
零售需求预测
一家英国在线零售商的在线数据集的数据探索和预测。 包含大约12/2009-12/2011期间的发票数据。
数据探索
初始数据分析考虑了每日，每周和每月的销售量，同时还考虑了数据集的VWAP（体积加权平ASP格）。 最后，考虑了基于客户ID，国家/地区和产品类型的潜在影响者。
时间序列分析
每周和每月数据都适合一系列不同的预测模型。 解释12月季节性高峰的SARIMA模型具有最佳拟合和最合乎逻辑的预测：
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