銷量預測

公司分派了一個活，預測景區將來的一段時間銷量，目的...

一據說作預測，很興奮，當時真的沒有太考慮目的！老大也很高興，說讓我作一個景區將來天天的銷量數據，供其餘項目無限使用！

第一步、站在巨人的肩膀上

對本身說：「第一次作預測，先向外看當作熟的經驗，不要瞎琢磨」

推薦下面的技術參考：

美團的技術博客：http://tech.meituan.com/mt-mlinaction-how-to-ml.html

機器學習：http://my.oschina.net/airship/blog/387006?fromerr=3CBkR8Jd

第二步、準備開工

各類準備以後，以爲景區預測須要使用：線性迴歸和時間序列。

最近7天、最近30天、去年同期銷售額、各類預測數據與真實數據的差距（方差），最終產出了初版結果，準確率30%

第三步、糾正錯誤

經歷打擊以後，發現本身有些偏離軌道，回到初始需求，按照產品給的模型一步一步開發。下面是模型圖：

看不清也沒有關係，預測的結果很不理想，由於很複雜&計算成本高，惟一佩服本身的是居然開發出來了，準確率：50%

第四步、返璞歸真

經歷了上面的輪番打擊，本身日夜加班三週居然沒有出結果，很沮喪，準確率若是不到50%預測就沒有意義了！不如不預測，爲何預測的還不如不預測的感知的準確？

因而盯着屏幕，看趨勢，發現每週的數據很相近，總結規律：周+節假日，時間平移便可。因而總結中國的節假日，近期平移上週的數據，遠期平移去年的數據，結果平均準確率：80% 淚奔了！

總結：不必上來就時間序列、線性迴歸、搞機器學習啥的，不如看看趨勢圖，雖然看起來很low，可簡單&實用！

惟一值得分享的是節假日的數據表，很費時間，不過特定場合很實用：