python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识

salesPredict ARIMA模型简介 ARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行稳定化处理（AR和MA过程），模型定阶（自动差分过程），参数估计，建立模型，可以进行模型进行检验。在Python中statsmodel提供了完整的的解决方案，包括窗口选择，自动定阶和稳定性检测等等算法。 预测策略 这样的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 环境 Windows 10 Python 3.6.5 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py 建模过程 预测效果测试 线上预测效果 截至到