基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...k', label='true y') # 画出原始值的曲线 plt.plot(np.arange(len(y_test)), pre_y, 'g--', label='XGBR') # 画出每条预测结果线...upper right') # 图例位置 plt.tight_layout() # 自动调整子图间隔 output_19_0 总结 机器学习中用于回归的算法也较多，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现
所有的销售经理都非常恐惧在月底交付他们销售预测。这是有原因的，CSO Insights有一项调查显示只有48%的预测最终会被关闭。在你的销售管道中的业务机会关闭几率比仍硬币的几率还低，这非常恐怖。...预测是几个不同因素的组合。首先，销售经理会考虑他们单位的销售历史，他们的销售流程，他们销售周期的速度以及销售代表的可靠性等。第二，他们试图去理解潜在客户的购买意图和真正动机。...第一个输入应该是销售组织控制的能力。一些潜在客户故作神秘而且非常难搞定。一个成熟的销售组织，有比较固定的流程和可靠的销售代表，更有可能应对这些挑战并更有可能达到他们的预测金额。...提高预测关闭率的根本目的是更好的了解买家以及他们的购买过程。一厢情愿的想法并不是一个很好的销售策略。这里有一些所有销售经理都可以灌输给他们团队的最佳实践，以改变销售预测的准确率。...要采取主动，不要让你的预测噩梦成为现实。
； 基于第二种场景，我们可以根据不同书籍的销量对比，来对不同类型书籍作库存的管理和需求设计； 基于第三种场景，我们则能构建更多、更复杂的预测模型，比如： 预测未来特定时间段某类型书的销售量/访客数/收入...； 分析不同类型的书是如何影响整体销售指标的； 识别不同消费群体的购买习惯； 根据销售数据向消费者推荐书籍； 是否还有更复杂的“表”、更复杂的统计场景呢？？...基于上述书店卖书的例子，举一个实践示例： 假设我们有过去五天每种书籍（小说、科学、艺术）的销售收入数据，现在将尝试预测第六天的总收入。...# 假设第六天的销售数据 day_6_sales = torch.tensor([150, 250, 350], dtype=torch.float32) # 对新数据进行与训练数据相同的标准化处理...sales - mean) / std predicted_income_normalized = model(normalized_day_6_sales.unsqueeze(0)) # 反标准化预测结果以得到实际预测收入
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...-20230206153328512 # 转化为日期 raw_data['datetime'] = raw_data['datetime'].apply(pd.to_datetime) # 查看历史销售趋势...# 观察预测效果 model_fb.plot(forecast); output_16_0 # 观察趋势因素 model_fb.plot_components(forecast); output...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O：那有没有什么办法把这些因素也加进去呢？ 小H：那尝试下LSTM吧～ LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept r2 = model.score(x,y) #回归方程 y = model_coef*x + model_intercept 第七步：销售预测
根据年度销售指标及市场信息与产品预测信息，在SAP中编制年度销售预测计划，指导完成年度生产预测计划编制。 事务代码：MD61 访问路径： ?...说明： 物料：针对某一种物料下达销售预测计划； 产品组：针对某一类物料下达销售预测计划； 需求计划;针对多种物料下达销售预测计划；...操作步骤： 录入相关信息后，回车，进入“计划独立需求 创建：计划表”，按月份录入产品的销售预测计划，如下图： ? 然后保存即完成销售预测计划的信息录入创建了。
时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。...已知的有，Prophet能很好的分解时间趋势，LSTM可以将其他信息加入训练，同样的如果没有时间序列，XGBoost也是可以训练其他信息进行预测的，那如果将Prophet分解的时间趋势也作为特征加入训练呢...本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果[1]。...模型拟合 # 模型拟合 model_xgbr = XGBRegressor(random_state=0) # 建立XGBR对象 model_xgbr.fit(X_train, y_train) # 预测结果...，应该可以得心应手了～ 共勉～ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果: https://segmentfault.com/a/1190000041681091
image.png 现在是具有成长意识的组织及其销售领导者开始对今年进行评估并同时展望下一年的时候了，也是时候确定改进机会，预测行业变化并巩固销售战略的时候了，该战略将与B2B买家、新兴技术和随着公司业务目标不断变化的期望保持一致...预测一：到2020年，寻找人工智能来逐步扩大销售团队，而非取代他们。 2020年不是机器人之年。...技术堆栈继续增长 预测二：到2020年，只要效率保持不变，科技产业将继续增长，而不是萎缩。 在2020年，我看到人们不再关注销售技术的“成本”，而是更重视投资回报或成果。...这是我们大多数人基于销售的根本转变。 销售主管使自己的品牌个性化 预测四：到2020年，如果你的1号投递方式还只是站在肥皂盒上大喊大叫，那你就错过了商标建立，错过了打造品牌的理想机会。...我预测，为了进一步提升他们的公司和个人品牌，销售领导层的趋势也将愈演愈烈。
CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika，数据：真达 今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。...现在他们的需要是建立一个模型，用来预测去年的投保人是否会对这款汽车保险感兴趣。...我们要做的就是建立模型，来预测客户是否对汽车保险感兴趣。这对保险公司来说是非常有帮助的，公司可以据此制定沟通策略，接触这些客户，并优化其商业模式和收入。...02 数据理解 为了预测客户是否对车辆保险感兴趣，我们需要了解一些客户信息 (性别、年龄等)、车辆(车龄、损坏情况)、保单(保费、采购渠道)等信息。...以f1-score作为评价标准的情况下，KNN算法有较好的分类效能，这可能是由于数据样本本身不平衡导致，后续可以通过其他类别不平衡的方式做进一步处理，同时可以通过参数调整的方式来优化其他模型，通过调整预测的门槛值来增加预测效能等其他方式
特征转换 把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征举例如下： 销售日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把日期转变成到年份，月份，日，周伪变量。 产品特征。...，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...展望 除了以上列举的一些方法，我们已经在尝试更复杂的销售预测模型，如HMM，深度学习（Long Short-Term Memory网络，卷积神经网络（CNN））等;同时需要考虑到模型的可解释性，可落地性和可扩展性...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。...比如，企业的整体供应链能力等，如何将企业因素加入到机器学习模型之中，是未来预销售预测的一个难点与方向。因此，要想解决销售预测终极问题还有一段路要走。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 保险公司已经向其客户提供了健康保险，现在他们需要建立模型来预测过去一年的客户是否也会对他们提供的车辆保险感兴趣。...建立一个模型来预测客户是否会对车辆保险感兴趣，这对公司非常有帮助，因为它可以相应地计划其沟通策略以覆盖这些客户并优化其业务模型和收入。
我从做父母的体验中学到了很多销售管理的知识。拿预测举例，每到期中的时候，我都会问我的孩子分数是多少，他们目前的测验分数是A，B还是C？他们还有几次测验？如何能够在期末前提高成绩？...同样的，经理应该通过头脑风暴来提高销售的生产率。这就是销售管道的管理。 这里有一些区别两种任务的基本的规则：如果在询问总金额或者可能性以及关闭日期，那你是在谈预测。...如果你在检查销售管道的健康度并讨论如何增加赢单几率的话，你是在管理销售管道。这两种有时候是交错不清的，但是我们必须将二者分开，因为他们是能带来不同影响的不同活动。 通过更新数据来预测绩效。...研究发现销售经理和他们的代表讨论预测的时间越频繁，代表的业绩越差。这意味着销售经理不仅要最大化的增加销售管道管理的时间，同时他们也要减少花在预测上的时间。...例如Diego，是一个公司的销售经理。像其它所有的销售经理一样，Diego在每周五的时候和销售团队一起向老板汇报最新的销售预测信息。
一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双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天猫双11销售额。...注释：times代表第几次，gmv代表销售额 1，历年销售预览： 2，简单的折线图： 3，绘制散点图： 看一看次数与销售额的的关系，可以看一个有坡度弯曲的曲线，如果强行采用一元线性回归，开预测第11...次双11的销售额（GMV）会低估。...(times=11) predict(md, newdata=x0) 预测2019年，第11次的销售额gmv=2013.585。...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次双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
由图可见，采用三种不同的销售方式，分别对三种不同销售方式进行投资会产生不同的最终销售额。那么是否有一种方法能通过这些样本数据来预测出销售额呢。答案是肯定的。下面开始分步进行介绍。 1....由图可见在广播和报纸销售方式上进行高投入却不会带来高收益，而销售额的增长却随着电视广告花费的增长而增长，呈正相关。...y_test = y_test.values[order] # 转移到test上面去重排 x_test = x_test.values[order, :] # 多行元素放到order上去选 开始进行预测...) plt.plot(t, y_test, 'r-', linewidth=2, label='真实数据') plt.plot(t, y_hat, 'g-', linewidth=2, label='预测数据...') plt.legend(loc='upper left') plt.title('线性回归预测销量', fontsize=18) plt.grid(b=True, ls=':') plt.show(
毋庸置疑，销售预测是销售人员面临的最大挑战之一。销售团队感到痛苦的原因有几个： 预测未来的业务是很难的，尤其是当你销售团队规模很大的时候就会变的更难。 预测是需要实时的。业务是动态不断变化的。...预测需要及时的被更新以提供一个更清晰的视图。 准确的预测需要强力的销售管道管理。理想的预测结果是建立在真实数据的销售管道基础上的。 得到真实的销售管道数据需要持续的监督。...这个在Salesforce1中预测的应用是让销售经理和代表更加高效和智能工作的有效工具。下面是几个关键的使用场景： 销售经理可实时的得到完整的绩效快照。...销售代表可以实时查看自己的绩效快照。他们可以看到自己离目标的差距及离目标期限剩余的天数。他们还可以查看在销售管道中的活动的业务机会，帮助自己去计划和排列优先级等。 移动端优化了预测并更加高效。...四处奔走的销售团队可以在小的移动设备上通过很少的滚动来查看和排序他们的预测数据。例如，销售经理可以排序他们的团队成员，团队成员则可排序他们在销售管道中的业务机会视图等。
深度学习—线性回归预测销售额 前提 进行程序训练之前，需已经成功安装好深度学习环境 若没有安装环境，可以参考：深度学习环境安装教程，进行环境安装。...可以用线性回归模型来预测销售额。 1.1 回归分析 回归分析是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。...在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 线性回归是回归分析的一种。...而往往一个现实事物会受多个因素的影响，但当一个因素起到主导（决定性）作用的时候，那么就可以使用一元线性回归，例如决定雪糕的销售量的主要因素是温度，决定商品的价格的主导因素是供给。...为回归系数，b1为x2…xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即 x1对y的偏回归系数，同理，b2为x1，x3…xk固定时， x2每增加一个单位对y的效应，即x2对y的偏回归系数…… 三、 通过线性回归预测销售额
2022年12月1日，Nat Rev Drug Discov杂志发表文章，对2023年全球药品销售Top10进行了分析和预测。...表1 2023年全球药品销售Top10预测 Comirnaty 辉瑞/BioNTech的COVID-19疫苗Comirnaty（tozinameran）将在2022年夺得冠军。...预计其销售额将继续增长，直到本十年结束。 Opdivo 百时美施贵宝的Opdivo（nivolumab）在美国说明书上只列出了11种肿瘤类型，但预计明年将突破110亿美元的销售大关。...不过，未来的需求仍然不可预测，疫苗Comirnaty和Spikevax（elasomeran）以及抗病毒药品Paxlovid（nirmatrelvir加ritonavir）在2023年的实际销量很有可能最终低于目前的预测...以赛诺菲和Regeneron制药公司销售的抗IL-13/IL-4 mAb的Dupixent（dupilumab）为例。
好的销售经理管理业务机会，关注在他们能够赢的业务上并投入相应的资源，同时通过销售管道来锁定未来的业务。 2.如何能够了解到我的销售绩效KPI?...3.能否避免让我的销售预测过于离谱？ 任何的业务实践只要团队保持一致都会非常高效。团队会进入节奏，知道预期是什么以及他们需要为结果做出何种努力。...每周的周会应该关注你的一些必赢的项目有什么变化，管理短期收入的风险，并了解是什么会影响到你的预测。你需要知道你的团队当下的情况，否则看到未来的情况基本上是不可能的。...4.在我的销售管道中有足够多真实的交易吗？ 没有一个健康的销售管道，你的业务将举步维艰。销售管道管理很少被看作非常紧急的任务，尽管漏斗的健康度是未来销售的最重要的指标。...平台和客户产生了更多的共鸣并因此产生了更健康的销售管道。 5.上个季度我的预测发生了什么问题? 定期的季度业务报告（QBRs）是洞察过去业务的关键指标。
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