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项目的目标是构建一个应用程序,该应用程序可以使用沃尔玛的销售预测数据集。这个应用程序将有助于为我们提供关于未来的销售的数据,因此我们可以提高公司的销售。沃尔玛是世界上最大的零售服务。与45店在世界各地,与它相关的数据是巨大的。
项目的需求
数据可以来自任何网站,如www.kaggle.com。数据集通常分为三个部分,其中包含的火车。csv、商店。csv和features.csv。火车。csv包含沃尔玛的历史销售数据。商店。csv是地方数据包含各种类型和大小的商店坐落在世界各地。额外的数据包含的信息存储、部门、产品等包含的特性。csv文件。
项目实施
第一步应该从所有的数据的合并数据集构建模型应用程序。所有不必要的数据也应该从这三个文件在这个过程。然后我们必须分类数据列,可以通过各种算法和方法。所有的编码将在python语言完成。各种输入,如销售智慧的地方,销售product-wise销售profit-wise等,将数据和处理它。
机器学习是扮演非常重要的角色,因为它研究的各种模式和变化的数据。编辑元数据分类数据将会非常有帮助。每周销售将使用回归模型预测的。如果一个人没有得到期望的输出,然后他们还可以使用提高了回归树。提高了回归模型在降维工作提高销售额的预测。
在这个项目中使用的方法是什么?
有三种方法在这个项目中使用算法,随机森林、梯度推进,和额外的树木。这些方法可用于分类数据集和预测中发挥重要作用。提高了决策树算法处理数据,它也将有助于减少错误。
结论
将预测结果有效地、准确地如果所有参数之后。这个应用程序的好处是很多;因此,它将有助于跟踪销售起伏在假日的时候。线性回归模型可以证明有用的预测特定区域的销售。公司可以跟踪他们的产品受欢迎,然后工作的方向,让它更受欢迎。
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