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零售视觉探索

 

本作品通过分析多家大型商超蔬菜销量数据，进行可视化分析，并制作相应自适应性模型，达到交互效果。

功能性指标：

1.销售趋势：分析历史销售数据，了解销售趋势，包括季节性、周期性和趋势性。

2.销售额预测：使用人工智能算法预测未来销售额，以确定哪些单品可能取得最佳销售。

3.单品销售排名：确定历史销售量最好的单品，以了解最受欢迎的商品。

4.市场份额：分析不同单品的市场份额，以识别最具竞争力的单品。

5.季节性影响：确定季节性商品，以便在不同季节调整库存和销售策略。

技术方法：

6.时间序列分析：使用时间序列分析方法 ARIMA 来分析历史销售数据的趋势和周期性。

7.机器学习模型：使用机器学习算法神经网络来建立销售量预测模型。

8.特征工程：对商品的特征进行工程化处理，如销售历史、价格、促销活动等，以用于预测模

型的输入。

9.数据可视化：使用数据可视化工具 Matplotlib 来可视化销售趋势、商品排名、市场份额等

信息，以便更好地理解数据。

10.深度学习：使用深度学习模型，RNN，来处理时间序列数据并进行销售量预测。

使用工具：

12.Python 编程语言：Python 是数据分析和机器学习的首选语言，提供了丰富的库和工具，如

NumPy 等。

13.数据清洗工具：使用工具如 Pandas 来清洗和准备数据，处理缺失值和异常值。

14.机器学习框架：使用机器学习框架如 PyTorch 来建立销售量预测模型。

15.数据可视化工具：使用 Matplotlib 工具来创建数据可视化图表和仪表板，以便决策者能够

理解和利用分析结果。