白酒销售数据机器学习

### 利用机器学习分析白酒销售数据的方法

#### 数据收集与预处理
为了有效开展针对白酒销售数据的机器学习分析，首先需要获取高质量的数据集。这通常涉及从电子商务平台如京东抓取公开可访问的商品详情页信息[^1]。

一旦获得原始数据文件之后，则需执行一系列清理操作以确保后续建模工作的准确性：

- **去除重复项**：识别并删除完全相同的记录条目；
- **填补缺失值**：对于存在空白字段的情况采取合理的填充策略（均值/众数替代法等）；
- **异常检测**：剔除明显偏离正常范围的价格波动或其他特征属性；

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假定已有一个名为 'baijiu_sales.csv' 的CSV 文件存储着经过初步整理后的销售记录表单
df = pd.read_csv('baijiu_sales.csv')

# 显示前几行查看基本结构
print(df.head())

# 处理缺失值 (这里仅作示意, 实际应依据具体业务逻辑决定如何处置)
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 探索性数据分析 EDA 可视化部分重要指标分布状况...

#### 特征工程
接下来要做的工作是对现有变量进行转换或创建新的衍生特性以便更好地捕捉潜在模式。例如，在时间序列维度上可以提取月份、季度因子用于刻画周期性的消费趋势；另外还可以考虑引入外部宏观经济指数作为辅助输入源提升预测性能。

# 添加日期相关的新列
df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['order_time'])
df['month'] = df['sale_date'].dt.month
df['quarter'] = df['sale_date'].dt.quarter

# 对类别型变量做独热编码 One-Hot Encoding 或标签映射 LabelEncoding ...
dummies = pd.get_dummies(df[['brand']], prefix_sep='_')
df = pd.concat([df.drop(columns=['brand']), dummies], axis=1)

#### 构建预测模型
当准备好训练样本集合后就可以着手挑选合适的算法框架实施监督式学习任务了。考虑到目标可能是连续数值型输出（比如销售额），因此可以选择线性回归、随机森林回归器甚至是更复杂的神经网络架构来进行拟合计算。而在面对离散分类问题时则倾向于使用诸如K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)或是前面提到过的决策树家族成员——CART(Classification And Regression Trees)[^4]。

下面给出一个简单的例子展示怎样利用Scikit-Learn库实现基于历史销量对未来某段时间内特定品牌的预期收入作出估计的过程:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义自变量 X 和因变量 y
features = ['price', 'volume_sold', 'discount_rate', ... ]  # 这里省略了一些可能存在的其他影响因素
target = 'revenue'

X = df[features]
y = df[target]

# 将整个数据集划分为训练子集和测试子集两大部分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=42)

# 初始化随机森林回归对象并指定参数配置
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2,
                                 bootstrap=True, oob_score=True, n_jobs=-1, verbose=0)

# 开始正式训练过程
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 使用已经训练好的模型对未知实例做出响应推断
predictions = rf_model.predict(X_test)

# 输出误差度量结果 MSE/RMSE 等评价标准
mse = mean_squared_error(y_true=y_test, y_pred=predictions)
rmse = mse**(1./2.)
print(f'Mean Squared Error: {mse:.3f}')
print(f'Root Mean Square Error: {rmse:.3f}')

# （可选）绘制实际观测值 vs 预测值对比图表直观感受效果好坏程度差异
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x=range(len(predictions)), y=y_test.values.tolist(), c='blue', label="Actual")
plt.plot(range(len(predictions)), predictions, color='red', linewidth=2., linestyle="-", markersize=5.,
         markeredgecolor="black", markerfacecolor="green", alpha=0.7, label="Predicted")
plt.legend()
plt.show()