Python时间序列预测(销售量)

Question

我正试图为一家连锁商店做半年的现金流量(流入-流出)预测。过去3年，我每天都有现金流入和现金流出，通货膨胀率，国定假日日期和商店数量。已经和熊猫一起处理了数据。

哪些Python工具(库、算法)最适合于预测？

Answer 1

我建议遵循这些步骤：

• 查找日期与销售数量或任何其他变量之间的关联(但我认为日期会使人们在假日和周末购买更多的东西，通常是这样)，您可以使用numpy库来实现该这里。
• 假设销售遵循季节性趋势或周末选择销售，则应根据可以将列添加到数据框架中的日期来计算这些特性，例如一周一天、一季一天。熊猫是伟大的dt.dayofweek --就像这样简单，把你的数据分割成训练集和测试集。
• 现在很酷的东西，你可以尝试线性回归使用这里，我认为它会工作得很好！你也可以尝试其他的算法，比如岭回归.很多例子都可以在sklearn网站http://scikit-learn.org上找到。
• 评估你的模型！

Answer 2

您可以查看TSFresh，这是一个流行的用于从时间序列中提取特性的python库。然后，您需要对算法和最流行的python库Scikit-学习进行实验。

Answer 3

我建议导入、表示和进行基本(或不那么基本)的转换和分析的常用基本工具是：

• 熊猫提供“智能”数据结构，允许轻松导入数据和执行许多转换
• 木星轻松创建集成叙述文本、代码和结果的记事本
• matplotlib以便于绘制数据(在熊猫中也有一个基于它的绘图API )

特别是关于时间序列预测，我不太了解:您应该能够使用熊猫实现基本算法，否则我通过快速搜索找到的有用库的例子是StatsModels和先知