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商品销售往往有很强的季节性，特别是服装行业。在夏季的销售额肯定高于羽绒服的销售额。因此，在预测商品的销售额时，季节性是不可忽略的因素。
从2013年到2017年，商品销量不断上涨。一年之中，商品的销售额呈现很强的周期性。
在12月或1月时，商品销量到达波谷，随着月份不断攀升，7月销量到达波峰。所以在进行建模时，月份是很重要的特征之一。
0代表的周一，1代表周二……销售额在每周七天，也呈现出很强的周期性，在周日的销售额达到最高，周一跌到最低，然后慢慢回到高位。
Prophet是facebook开源的一个时间序列预测算法。Prophet的使用非常简单，只需要输入已知的时间序列的时间戳和相应的值以及需要预测的时间序列的长度，Prophet就能输出未来的时间序列走势。
接下来，对所有商店和商品的组合进行预测之前。先选择store 1和item 1进行预测，熟悉Prophet的使用。以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版
2022-07-29 10:45:26赞同 展开评论 打赏
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