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基于matplotlib的K-means-ARIMA模型对零售商品在传统节假日的销量预测
文献摘要：
现多数的商品销量预测是以单个商品预测为主,而针对多类商品的销量预测如综合型商超或社区便利店来说存在一定的需求;同时对于县域或乡镇级商超,在传统节假日如春节期间出现大量返乡人员,由于人员数量激增,且春节具有走亲访友,互馈礼品的传统习俗,因此对各类商品的消费需求会在短时间内剧增,故对春节期间商品种类及销货数量的预测是商家及厂家备货的重要参考数据.本文基于以上两种现实需求对商品的种类和销量进行预测:由于不同类别商品销售量的波动会千差万别,如果使用所有的数据进行训练会对引入很多不必要的噪声,导致误差的增大,因此设计使用k-means聚类方法及ARIMA模型对多种商品在传统节假日期间的销量进行预测,在真实的某一典型县级商超销量数据库上进行评估验证,最后将其与基准的模型进行数据对比,以验证本方法对精度提升的度量.
文献关键词：
多类商品;传统节日;销量预测;K-means聚类;ARIMA模型
中图分类号：
作者姓名：
田歌;吴旷;田红蕊
作者机构：
周口师范学院,河南周口466001;淮阳红旗中学,河南周口466700
文献出处：
引用格式：
[1]田歌;吴旷;田红蕊-.基于matplotlib的K-means-ARIMA模型对零售商品在传统节假日的销量预测)[J].电脑知识与技术,2022(18):59-60,63
A类：
多类商品
B类：
matplotlib,means,ARIMA,零售商,节假日,销量预测,商品销量,综合型,社区便利店,乡镇级,如春,春节期间,返乡,乡人,人员数量,激增,走亲访友,礼品,传统习俗,消费需求,商品种类,销货,商家,厂家,备货,商品销售,销售量,千差万别,不必要,设计使用,聚类方法,数据对比,精度提升,传统节日
AB值：
0.401959
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