编写python高级代码，读取两个文件数据，一个含有日期，地区，产品编号，需求，另一个含有地区，产品编号，根据另一个文件数据运用ARIMA模型进行需求预测

这个问题属于技术问题，我可以回答。首先，你需要使用pandas库读取两个文件的数据，然后使用ARIMA模型进行需求预测。可以参考以下代码示例：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取文件数据
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并数据
df = pd.merge(df1, df2, on=['地区', '产品编号'])

# 进行ARIMA模型预测
model = ARIMA(df['需求'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)
forecast_data = model_fit.forecast(steps=10)[0]
print(forecast_data)

这段代码将使用ARIMA模型对合并后的数据进行预测，并输出未来10个时间步的需求预测结果。