数据挖掘
案例介绍
①产品的不同价格对需求量的影响；
②产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；
③不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；
④不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；
⑤不同时间段（例如月初、月中、月末等）产品需求量有何特性；
⑥节假日对产品需求量的影响；
⑦促销（如 618、双十一等）对产品需求量的影响；
⑧季节因素对产品需求量的影响
数学建模预测需求量：
①基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来一个月（即 2019 年 1 月）的月需求量，将预测结果按照下表的格式保存为文件 result1.xlsx
数据挖掘
案例介绍
训练数据深入分析（可视化）：
①产品的不同价格对需求量的影响；
②产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；
③不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；
④不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；
⑤不同时间段（例如月初、月中、月末等）产品需求量有何特性；
⑥节假日对产品需求量的影响；
⑦促销（如 618、双十一等）对产品需求量的影响；
⑧季节因素对产品需求量的影响
数学建模预测需求量：
①基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来一个月（即 2019 年 1 月）的月需求量，将预测结果按照下表的格式保存为文件 result1.xlsx
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