沃尔玛数据零售分析 描述 美国最主要的零售商店之一沃尔玛（Walmart）希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将预测不同时间点的需求，包括季节性和摄取因素，例如经济状况，包括CPI，失业指数等。 沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。 数据集说明 这是历史数据，其历史记录涵盖了文件Walmart_Store_sales中从20

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

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

kaggle_walmart_dataretail_analysis 货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一，希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况（包括CPI，失业指数等）之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。

沃尔玛-SDK.NET 适用于Walmart Open API的.NET SDK（ ） （此项目的nuget包位于： : ） 程式码范例 // Create the Walmart client Walmart . SDK . Core . WalmartClient client = new Walmart . SDK . Core . WalmartClient ( " " ); // Get all categories client . GetCategories (( category ) => { client . GetProducts ( category . Id , ( product ) => { // Do something! return true ; // Keep iteratin

沃尔玛市场 API C# SDK 文档：

在此数据集中，为求职者提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。每个商店包含多个部门，参与者必须计划每个商店中每个部门的销售额。为了增加挑战，数据集中包括了选定的假期降价事件。已知这些降价会影响销售，但是要预测受影响的部门和影响的范围具有挑战性。 stores.csv test.csv sampleSubmission.csv features.csv train.csv