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数据集 | 粮食需求预测数据

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 需求预测是每个增长中的在线业务的关键组成部分。没有适当的需求预测流程,几乎不可能在任何给定时间都拥有适量的库存。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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数据集 | 产品需求预测数据

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含具有全球足迹的制造公司的历史产品需求。该公司提供数十种产品类别中的数千种产品。在负责的区域内有四个中央仓库来运送产品。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    什么是EDI 830物料需求预测

    什么是EDI 830物料需求预测? EDI 830 文件作为供应商的物料需求预测,让他们了解制造商未来几周甚至几个月的需求。正因为有了物料需求预测,供应商能够提前计划即将到来的订单和发货。 使用 EDI 830 时的典型错误 长期预测出现的典型问题常常出现在将EDI 830中包含的数据同步进ERP系统时,交换了未知或者错误的主数据。 可能会遇到这样的问题: 1.系统中没有及时添加新增的零件,导致EDI 830中传输的数据无法维护进企业的ERP系统中。 XML与长期预测数据库XML的关系映射,最后将得到的长期预测数据库XML文件通过Database端口写入长期预测的数据库中间表中。

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    用ARIMA模型做需求预测

    ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) 可以用来对时间序列进行预测,常被用于需求预测和规划中。 输入历史数据,预测未来时间点的数据。 ---- 怎么用? -代码实例 本文参考了:时间序列实例 另外推荐大家看这篇,36数据上有一个python版讲的不错,里面对稳定性的定量检验的讲解比较详细:时间序列预测全攻略-附带Python代码 ARIMA模型运用的基本流程有几下几步 : 数据可视化,识别平稳性。 这一篇实例也不错:python时间序列分析 AR和MA的定义,有图比较: 关于ACF,PACF可以看Duke的材料: 关于AIC,BIC:aic-bic-vs-crossvalidation 理论简介的不错: 需求预测与分仓规划

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    【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测

    ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) 可以用来对时间序列进行预测,常被用于需求预测和规划中。 输入历史数据,预测未来时间点的数据。 ---- 怎么用? -代码实例 本文参考了:时间序列实例 另外推荐大家看这篇,36数据上有一个python版讲的不错,里面对稳定性的定量检验的讲解比较详细:时间序列预测全攻略-附带Python代码 ARIMA模型运用的基本流程有几下几步 : 数据可视化,识别平稳性。 这一篇实例也不错:python时间序列分析 AR和MA的定义,有图比较: 关于ACF,PACF可以看Duke的材料: 关于AIC,BIC:aic-bic-vs-crossvalidation 理论简介的不错: 需求预测与分仓规划

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    手把手教你实现共享单车数据分析及需求预测

    下载UCI机器学习库数据集 你可以使用Python命令行或者手工方式,从UCI的机器学习数据仓库中直接下载数据集。 Readme.txt 在自行车租赁数据中,日数据集day.csv有731行,小时数据集hour.csv有17 379个记录。 本文中,我们仅保留真正需要的数据特征,这可以为我们后续分析消除数据混乱,并让我们的分析过程变得更清晰和易于理解,从而更好地实现我们数据科学和Web应用程序的目标。 如果我们碰巧有空值、日期数据类型或文本数据类型,则在继续建模之前,我们需要先解决这个问题。 就目前而言,大多数模型都需要数值类型数据,就如我们这里所拥有的一样,到目前为止我们的数据准备一切还算顺利! 03 数据建模准备工作 在大多数数据科学项目中,存在一个数据预处理阶段,在这个阶段会进行数据评估和清理,以实现数据的“模型就绪”。

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    基于LSTM模型的自行车需求预测

    作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例:基于长短期记忆网络(LSTM)模型的伦敦自行车需求预测分析。 、特征工程、数据EDA、预处理、模型构建、需求预测和评价模型 [008i3skNgy1gzeavdbjh7j30k80fijsd.jpg] LSTM模型 本文重点是使用了LSTM模型。 [008i3skNgy1gzeb8ecaknj31c20dsmzi.jpg] 基本信息: # 1、数据量 data.shape (17414, 10) # 2、数据字段类型 data.dtypes 下面开始进行建模,首先进行的是数据预处理工作,主要是包含两点: 数据集的切分 数据归一化和标准化 切分数据 按照9:1的比例来切分数据集: # 切分数据集的模块 from sklearn.model_selection 看了整个源码,作图的数据和代码都是一样的。

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    lightgbm模型实战案例:京东金融信贷需求预测

    解决方案 数据分析 区间划分 特征提取 模型分析 模型调参 模型融合 数据分析 在本次比赛中,数据分析比较少,仅仅是用 Jupyter Notebook 简单的画了几个图,没有针对数据情况进行特定的特征提取 区间划分 采用传统的划窗法对数据划分,注意:在划分数据时,一定不能出现数据穿越,即 训练的数据集中用到预测的数据 (如:要预测11月的贷款数据,则在训练数据中不能包含11月的数据信息) 否则会造成线下 随后,我们通过分析数据发现,有相当的一部分用户没有发生贷款行为,那么是否可以尝试采用先分类再回归呢?分为用户是否会贷款,如果否,直接将贷款值设为0;如果是,那么再用回归模型对用户的贷款行为预测。 总结 初次比赛,还不懂套路,拿到赛题和数据后,我们没有做数据分析,直接巴拉巴拉暴力提取特征,导致很多特征都没有什么实际用处。 另外在数据清洗上也没有进行操作,直接选取了全部数据;在一些缺失值,异常值(比如购买金额,贷款金额为负值)操作上,直接进行填零。不知道是否因为这些原因导致结果比较差。

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    供应链真的能为企业提效吗?

    那么从架构师的角度,我会从三个维度去分析,需求预测、库存计划以及供应链执行。 企业有三支柱功能:研发(产品管理)、营销(需求管理)和供应链(供应管理),产品管理就是要设计一个好的产品,比如淘宝,营销就是要卖个好价钱,那么供应管理就是要以合适的成本和速度生产出产品,并供货出去。 什么是需求预测?就是要从数据开始,由判断结束,在历史数据分析的基础上,计划做出基准预测,并根据营销等的反馈(判断),做出适当的调整,成为最终的需求预测。 什么是库存计划? 计划也会出错,那么就需要靠供应链执行来弥补错误,需求预测又是供应链的原始驱动力。

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势,数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式,大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因,图里面所列出的具体数据结构,只是最最常用的几种,并非全部。

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