机器学习使用时间序列预测商品销量

### 时间序列预测概述

时间序列预测是利用历史数据对未来趋势做出估计的过程[^1]。对于商品销售量的预测，这一过程涉及多个阶段：数据收集与处理、特征工程、模型选择、训练以及评估。

### 数据准备

为了有效预测商品销量，需先整理并清洗原始销售记录。确保数据按固定频率采样（日度、周度或月度），去除异常值，并填补缺失点。此外，考虑引入外部因素作为辅助变量，如促销活动、节假日等，这些都可能影响最终销售额。

import pandas as pd

# 假设有一个CSV文件包含了日期和对应的销售数量
data = pd.read_csv('sales_data.csv', parse_dates=['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

### 特征构建

基于已有信息创建有助于提高预测精度的新特性。例如，可以计算移动平均数、滞后项或其他统计指标；还可以加入季节性成分分析结果，以便捕捉周期模式。

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(data['quantity'], model='additive')
trend = result.trend.dropna()
seasonality = result.seasonal.dropna()

# 添加到原DataFrame中
data['trend'] = trend
data['seasonality'] = seasonality

### 模型选取

针对具体应用场景挑选合适的算法至关重要。常见的方法有ARIMA、Prophet、LSTM神经网络等。考虑到实际业务需求和技术实现难度，在此推荐Facebook开源的时间序列工具——Prophet，它特别适合含有明显季节效应的数据集。

#### 使用 Prophet 进行建模

安装prophet库之后，按照如下方式定义并拟合模型：

!pip install prophet

from prophet import Prophet

df = data.reset_index().rename(columns={'date': 'ds', 'quantity': 'y'})

m = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=False)
m.fit(df)

future = m.make_future_dataframe(periods=30)  # 预测未来一个月
forecast = m.predict(future)

print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())

通过上述操作即可获得关于商品在未来一段时间内的预期销售情况及其置信区间范围。