使用ARIMA模型预测商场销售数据的代码、

首先，我们需要导入需要的库，包括pandas、matplotlib、statsmodels等：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

接着，我们读取数据文件并进行预处理，将日期列设置为索引，并对销售额进行取对数处理：

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('sales.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 将销售额取对数
data['sales'] = np.log(data['sales'])

# 绘制销售数据图
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(data)
plt.title('Sales Data')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

然后，我们需要确定ARIMA模型的参数p、d、q。这里我们使用自相关图和偏自相关图来确定p和q，使用单位根检验（ADF检验）来确定d。代码如下：

# 绘制自相关图和偏自相关图
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
plot_acf(data, lags=30)
plot_pacf(data, lags=30)
plt.show()

# 进行ADF检验
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data['sales'])
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

根据自相关图和偏自相关图，我们可以大致确定p=2，q=2。而根据ADF检验，我们可以看到p-value很小，说明数据是平稳的，因此d=0。

接下来，我们可以建立ARIMA模型并进行拟合和预测：

# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(2,0,2))

# 拟合模型
model_fit = model.fit(disp=0)

# 绘制残差图
residuals = pd.DataFrame(model_fit.resid)
residuals.plot()
plt.show()

# 输出模型的统计信息
print(model_fit.summary())

# 进行预测
forecast = model_fit.forecast(steps=12)[0]
forecast = np.exp(forecast)

# 绘制预测结果
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(forecast, label='Forecast')
plt.title('Sales Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们可以将预测结果和实际数据进行比较，并进行评估。可以使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）来评估预测结果的准确性：

# 评估预测结果
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
mse = mean_squared_error(data['sales'][-12:], forecast)
rmse = np.sqrt(mse)
mae = mean_absolute_error(data['sales'][-12:], forecast)
print('RMSE: %f' % rmse)
print('MAE: %f' % mae)

完整代码如下：