机器学习预测商品销售额原始数据和python程序源代码，ppt


进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。零售业有非常多的场景需要广泛地使用机器学习来进行数据分析，例如通过对供应链数据的分析，发现库存的规律性变化，合理优化物流环节达到减少库存、提高流通率的目的。对顾客购买数据的分析可以得到顾客的画像，从而为其个性化推荐产品。也可以发现商品的销售模式，从而灵活地调整定价或销售方式。本案例的目的是建立一个销售预测模型，使得公司可以预测每个产品在特定商店的销售情况，从而可以提前调整物流、完善备货渠道，以较高的效率完成销售流程。本案例利用多重机器学习算法预测销售额，包含原始数据和python程序源代码，ppt