本文介绍了一个名为Sales_item的类,它用于表示销售商品的信息。该类包含了商品的ISBN号、销售数量和销售收入等信息,并提供了构造函数和输入输出运算符等功能。本文还引入了C++ Primer 4th这本书作为参考。
2023-11-07 08:04:42 34KB PRIMER Sales_item.h
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BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据,这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型,以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。
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罗斯曼销售预测 注意:我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据,但可打印的图未显示在github上。 Kaggle竞赛:Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。 目前,Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。 商店的销售受到许多因素的影响,包括促销,竞争,学校和州假日,季节性和地区性。 成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额,结果的准确性可能会大相径庭。 我们接受Rossmann的挑战,即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。 可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表,从而提高生产力和动力。 通过帮助Rossmann创建可靠的预测模型,我们将帮助商店经理专注于对他们而言最重要的事情:他们的顾客和他们的团队! 目录 进口包 资料准备 2.1加载数据集 2.2处理缺失的值 2.2.1计算每个数据集中的缺失值 2.2.2删
2022-09-07 12:51:37 1.27MB JupyterNotebook
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