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用Python预测2020年十一交易额

另外,市场环境也发生了很大的变化,疫情对双十一的影响到底有多大?是正向的影响还是负向的影响?各种不确定性的因素交织在一起,无疑会大大增加预测的难度。...本文将不去探究这些细节,而是基于一种机器学习的算法,对 2020 年双十一交易额进行预测。重点在于学习和运用 Python,去解决实际的问题,并举一反三,在实战中锻炼数据分析的思维和应用的能力。...predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年十一交易额为 %.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f...' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年十一交易额为 3280 亿元 算法评分为 0.999632 4....2020年十一交易额为%.0f亿元\n'%predict[0], fontsize=26, loc='left') plt.show() 5.

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数据分析:挖掘影响电商双十一销量的因素,并且预估销量

在很早之前就采集过关于淘宝11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图,我们把双十一的销量作为分析的因变量,要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响,以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到,双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的,但是并不是优惠越多越好,数据表明,优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现,售价越高的商品是不容易产生销量的,从品类来看,女鞋类的产品是更容易提升销量的,从优惠活动来看,双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用;关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析,在控制其他因素不变的情况下,当价格每增加10元,销量下降4%;在品类中,女鞋的销量是最高的,比男性饰品平均高1.16倍,有2个优惠活动的商品更吸引消费者,用户评价中

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从天猫“11”预测,说说GMC的市场

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/tO3VC7X23rtxKzoNX3SeYQ 2019年11成交额镇楼 从2009年开始,10年下来,阿里巴巴逐步把每年的双十一打造成了一年一度的狂欢节...除了每年的剁手狂欢,最受关注的无非是对每年双十一我们最终又参与了“xxxxx亿的项目”的猜测。...下面贴图我个人看到的几组预测 数据化管理:黄成明老师—2571亿 (数据来源:2019-11-9公众号更新文章) 华商情报网:2700亿 (数据来源:2019-08-27 商情 2019...的推出,11预购拉长至20天囤积销售额,合伙人盖楼游戏盘活老用户,其他电商平台和农村市场下沉拉新1亿新用户等(当然也不可否认,2684是有水分的,包含了刷单、退单等数据噪音) ---- 从这场盛大狂欢的数据中...战略大于数据,所谓的弹性预测订单只不过是在战术层的加分,战略层输了,再优秀的战术没什么用的!

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2019天猫11销售额预测:2583.387亿

一年一度的11,我们喜欢买买买,更乐意看到全民11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个11,希望我们的梦想一一实现,再创销售奇迹。 等不及,我们一起预测2019天猫11销售额。...次11的销售额(GMV)会低估。...: 4.1,用一元线性回归预测(我知道上图看明显是曲线,因为数量小,可以试试预测值) tianmao <- data.frame(times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), gmv=c...predict(md, x0, interval="confidence", level=0.95) 在置信度为95%的条件下预测gmv区间:[1627.233, 2399.937] 4.2,非线性的广义相加模型预测...5,结合一元线性回归模型的预测 和 相加模型的预测 提前恭喜天猫2019年第11次11大卖 天猫销售额保底:2013.585亿 有望创作新高:2583.387亿 最可能的销售额:2298.486亿

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备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...双十一背后的黑产狂欢: 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来,“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方,甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”,不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后,浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。

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十一第十年

除了线上线下的购物,今年阿里生态下的饿了么、盒马等都会加入双十一,简单地说,11不再是是“买买买”的剁手节日,而是覆盖吃喝玩乐全场景的消费狂欢节。 ?...,这让其跟天猫11有足够的差异,错开了双十一天当天天猫的锋芒,时间长可以尝试的活动形式也更多。...今年10月拼多多推出三周年庆大促,推出了系列优惠活动,比如推出大量补贴后的低价新款iPhone,帮助拼多多拉新同时提高了平台消费氛围。几乎不会怀疑,拼多多在双十一一定会有大动作。...2018年十一趋势前瞻 正如罗超频道(微信ID:luochaotmt)此前所言,双十一一方面引领着零售业的趋势,许多新技术、新玩法、新模式都是在双十一落地的,另一方面反射出当前零售业的发展水平,甚至是中国经济环境的晴雨表...该公司的预测总监珀特表示:虽然三四线城市的城市化程度比不上一二线城市,但是电商在这些城市的活跃度非常高。 拼多多的用户规模在去年12月超过唯品会,用户活跃度甚至超过了京东。

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房产众筹成2014年十一最经典跨界活动

11月11日正在成为中国人的购物狂欢节,朋友圈在这几天呈现出井喷的态势,关于双十一的内容让人看不过来。...与往年不同的是,今年双十一不再是阿里的节日,而是所有电商平台乃至实体商家的购物节,不少传统企业试着搭上这艘营销快船,争夺着用户的注意力和消费预算。...超越金融和众筹本身的跨界互联网金融 毫无疑问,在预热之后趁着双十一的东风,这一次活动可以获得大量的支持。传统众筹商业模式主要是手续费,但京东金融志不在此,因为这次的众筹资金最终都会返还。...,显而易见,这次双十一跨界活动正是奔着“门槛低、新奇好玩、生活品质和参与感”这些目标去的。...互联网金融本身就是跨界产物,这一次搭上双十一快车,与过去相隔万里的房地产结合在一起,更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动,算得上一次经典的跨界营销,算得上今年双十一黑马案例。

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机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。 二、什么是回归? 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。...一旦有了这些回归系数,再给定输入,做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值,再将结果全部加在一起,就得到了预测值。...这里的误差是指预测u值和真实y值之间的差值,使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消,所以我们采用平方误差。...显而易见,如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差,从而降低预测的均方误差。...在该方法中,我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重。与kNN一样,这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。

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机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。 二、什么是回归? 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。...一旦有了这些回归系数,再给定输入,做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值,再将结果全部加在一起,就得到了预测值。...这里的误差是指预测u值和真实y值之间的差值,使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消,所以我们采用平方误差。...显而易见,如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差,从而降低预测的均方误差。...在该方法中,我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重。与kNN一样,这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。

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对线面试官-Redis 十一 | 写一致性问题

Redis写一致性问题解决方案的终结篇 在之前的文章中有介绍过关于缓存一致性的问题,那么为什么还要出一篇文章来再次说明呢?...是因为之前的文章主要讲述了高并发架构下缓存一致性问题可以通``延时删进行解决,高可用架构(读写分离)采用的是先更新数据库,然后再删除缓存,并最后采用重试机制进行避免。...面试官:在实际的工作中,你们Redis是如何保证缓存与数据库的写一致性呢? 面试官心理分析:主要考察实际工作中到底是使用没使用过Redis,因为使用过Redis的话一定会遇到写一致性的问题。...这种方式只能是解决掉简单的缓存架构(高并发架构)的写一致性的问题(当然这种解决法方式在高并发的情况下也是有线程安全问题,真正的解决方案是延时删) 。...派大星:好的,其实采用之前文章的延时删的方案在流量并不是很多的情况下已经可以解决。但是如果是亿万级流量或者流量真的很高的情况下。采用那种方案是远远不够的。

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KG-MTL:知识与数据驱动的药物靶标预测方法

在多个真实数据集上的实验结果表明,该模型在两个具有代表性的分子相互作用预测任务上(即药物-靶标相互作用预测和化合物-蛋白质相互作用预测)均优于最先进的基准方法。...分子相互作用预测在包括药物发现和材料科学在内的各种应用中至关重要。...整体框架 这项工作提出了基于知识图谱的多任务学习框架用于预测分子相互作用。它可以同时提高多个预测任务的性能,包括药物-靶标间的相互作用和化合物-蛋白质间的相互作用。...总结 靶标间的分子相互作用预测(如DTI和CPI预测)在药理学和临床应用等许多方面中发挥着关键作用。本工作重点关注分子间的相互作用预测,这需要模型捕捉药物的特征及与靶标相关的相互作用信息。...在真实数据集上的实验结果表明,KG-MTL可以提高药物-靶标相互作用预测和化合物-蛋白质相互作用预测任务的性能。

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如何用人工智能预测 11 的交易额?

序言 预测未来,是人们梦寐以求的一项能力。 本文将用一个简单的人工智能算法,即线性回归算法,预测阿里巴巴 2019 年 11 的交易额。 1....进行预测 接下来,我们调用 sklearn 库中的线性回归算法,对历年 11 的交易额数据进行拟合,并对 2019 年进行预测预测结果是 2471 亿元。...('预测 2019 年 11 的交易额是', str(round(predict[0],0)), '亿元。')...小结 本文用一个简单的人工智能算法,预测 2019 年 11 的交易额为 2471 亿元,并用图形展示了预测的结果。 到此,预测工作算是基本完成了,但数据分析工作还要继续。...等 11 活动结束之后,我们还应该进行复盘,拿实际数据与预测的结果进行对比分析,计算预测的准确率,分析差异的原因,提出改进的方案,想方设法提高下一次预测的准确率。

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《机器学习实战》学习笔记(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

前面的文章介绍了很多分类算法,分类的目标变量是标称型数据,而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。...什么是回归 2 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。...一旦有了这些回归系数,再给定输入,做预测就非常容易了。具体的做法是用回归系数乘以输入值,再将结果全部加在一起,就得到了预测值。...显而易见,如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差,从而降低预测的均方误差。...在该方法中,我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重。与kNN一样,这种算法每次预测均需要事先选取出对应的数据子集。该算法解除回归系数W的形式如下: ?

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美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...并配以档位促销优惠,分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”,均封顶40000元,活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...据天猫公布的数据,在2021年十一期间,欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。...,财通证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券参考资料:《直播电商竞争白热化,多直播机构加码布局淘宝直播,双十一开启新增量...》,天风证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近大促将至》,首创证券声明:本文仅作为知识分享,只为传递更多信息!

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MuRP | 曲空间下知识图谱链路预测新方法

这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型(MuRp),该模型将多关系图数据嵌入到曲空间庞加莱球中,使得模型在低维链路预测的效果上,明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。 ?...即使有些使用欧几里德距离来度量相似性的方法可以转换到曲空间,但它们在预测性能方面不如双线性模型。 结合以上一系列问题,该文章提出了将分层多关系数据嵌入曲几何的庞加莱球中(MuRP)的方法。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构,将其嵌入到曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在曲空间中嵌入多关系知识图谱数据,并进行链路预测。...(b)该模型预测三元组真假。(c)每个嵌入的实体影响范围 2.2 多关系图嵌入得分函数 了解了曲几何庞加莱球之后,得分函数也是模型不可或缺的部分。...3.3 MuRP和MuRE对比分析 两个模型在链路预测上的结果如表1所示: ?

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