根据过去的数据预测不同客户的产品销售量

时间:2019-07-08 11:01:47

标签: python forecasting

我遇到了业务用例问题,因此无法围绕它设计流程。

问题:

有一家食品和饮料公司,向城市的不同商店出售咖啡。每天,销售代表都会拜访位于城市中不同的商店,以订购他们第二天交付给他们的咖啡。

需要建立一个模型,在该模型中,我必须预测下一次访问时特定商店要订购的咖啡袋数量。

我有以下专栏

日期: 客户ID: 数量: 发票值:

数据为1年(1月-12月),大约95%的访问中数据订购量为零,而53%的客户从未在此数据中订购任何东西(访问量为零)。

数据中总共有〜70000家商店,每位客户的平均访问量约为〜50。

我应该如何进行?我应该采取什么特别的方法?

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