【全部更新】2024年钉杯大数据建模挑战赛A题详细思路代码文章成品手拉手教学

烟草营销案例数据分析。

摘要。

烟草在中国经济中占有重要地位c;作为主要的税收和财政收入来源，卷烟销售收入持续增长󿀌它反映了市场的稳定需求。通过集中管理和严格控制生产、销售和流通，中国实施的烟草专卖制度，确保市场秩序和国家利益。烟草产业链涵盖了从烟草种植到卷烟制造和销售的多个环节，中国烟草总公司负责烟草采购，卷烟的生产和销售由省级烟草公司管理。本研究利用某一地区的烟草销售数据，通过时间序列预测模型分析未来的销量和销量c;优化销售策略。

问题1和问题2󿀌ARIMA模型和LSTM模型࿰通过构建两种不同类型的时间序列预测模型c;预测A1和A2的未来销量，预测A3和A4的未来销量。 ARIMA模型通过自动参数选择优化参数󿀌在历史数据中捕捉季节性和趋势特征，销售数据适用于显示明显的周期性波动。LSTM模型在处理长期依赖性和非线性关系方面具有优势c;为销售趋势提供稳定保守的预测，适用于历史数据波动大、趋势不稳定的情况。通过比较两种模型的预测结果，本文不仅揭示了各模型的优势和适用场景，还提供了具体的销售预测。

问题三中，联合预测A5品牌香烟的销量和销量，通过综合学习方法提高预测的准确性和稳定性。我们使用ARIMA、单独预测Prophet和XGBost三种模型󿼌并将这些模型的预测结果作为特征输入线性回归模型。基本模型的预测结果显示，ARIMA模型在稳定部分表现良好，但是捕捉异常波动的能力有限b;Prophet模型在捕捉长期趋势方面具有突出的效果c;但在异常波动期表现不佳；XGBost模型在整体趋势和细节变化方面表现出色c;但在异常波动期仍有改进的空间。将这些模型的预测结果集成到线性回归模型中，进一步提高了预测性能。最后，在销售和销售金额预测中，集成模型的平均误差（MSE）3982.05和3801567174805.10，决定系数（R²）分别为0.818和0.816。结果表明�综合学习方法有效地结合了各基本模型的优点，提高了A5品牌香烟销量和销量的预测精度。结果表明�综合学习方法有效地结合了各基本模型的优点，提高了A5品牌香烟销量和销量的预测精度。

关键词：相关分析、线性回归、随机森林、PSO、XGBoost、lightGBM。

目录。

摘要。

一、重述问题。

1.1问题背景。

1.2要解决的问题。

二、问题分析。

分析2.1任务一。

分析2.2任务2。

2.3任务3的分析。

三、问题假设。

四、模型原理。

4.1ARIMA模型。

4.2LSTM。

4.3 XGboost。

4.4 Prophet。

4.5线性神经网络模型。

五、模型建立与求解。

5.1问题一建模求解。

5.2问题二建模与求解。

5.3问题三建模与求解。

六、模型评价与推广。

6.1模型评价。

6.1.1模型缺点。

6.1.2模型缺点。

6.2模型推广。

七、参考文献。

附录【自删】。

5.1 问题一是建模和解决。

问题1的目标是预测A1和A2香烟品牌的未来销量。使用历史销售数据󿀌建立两种不同类型的时间序列预测模型，填写数据表中的空白项。选择并设计合适的模型类型、参数和结构，通过比较不同模型的预测效果，获得最佳预测方案。

首先，阅读A1和A2品牌的历史销售数据，这些数据包括月销售额、销售额、产品名称等字段。数据预处理的核心目标是确保数据的完整性和一致性。在数据预处理中，以下步骤需要执行#xff1a;

xxxx。

为了提高预测的准确性，选择两种不同类型的时间序列预测模型：ARIMA模型和LSTM模型。选择和训练每个模型的过程如下：

ARIMA模型。

ARIMA模型是时间序列分析的经典方法，适用于稳定的时间序列数据。其建模过程包括以下步骤：

1.参数选择：使用AIC（赤池信息准则）选择最佳自回归阶数（p）、差分阶数（d）和移动平均阶数（q）。#xff08通过自动参数选择方法;如auto_arima）模型调参，确保选择最佳模型参数。

2.模型拟合：使用选定的参数，在历史销售数据中训练ARIMA模型。通过最小化预测误差来优化模型拟合过程中的参数。

3.预测：ARIMA模型࿰应用训练良好c;预测未来销量。预测结果包括未来一段时间的销售值，便于进一步分析和决策。

LSTM模型。

LSTM（长短记忆网络）递归神经网络（RNN），能够捕捉时间序列数据中的长期依赖性。其建模过程包括以下步骤：

1.数据归一化：为了加快训练过程，提高模型性能，将销售数据归一化。归一化有助于减少不同量纲的影响，使模型训练更加稳定。

2.数据准备：创建LSTM模型的输入输出对。使用固定长度的历史数据窗口（12个月）作为输入�预测下个月的销量。训练数据集是通过滑动窗口生成的。

3.模型结构设计：构建神经网络模型，包括LSTM层和全连接层。网络结构包括一个或多个LSTM层和Dropout层，防止过拟合，最后，通过全连接层输出预测结果。

4.模型训练：使用训练数据训练LSTM模型󿀌通过迭代优化模型参数󿀌预测误差最小化。在培训过程中，使用验证数据集进行模型评估和参数调优。

5.预测：使用训练有素的LSTM模型，预测未来销量。将预测结果转换回原始数据尺度，以便进一步分析和决策。

为了直观地显示模型的预测效果，可视化历史销售数据和模型预测结果，下图显示了结果。两张图显示了2020年10月至2022年7月A1品牌香烟销售预测和2019年7月至2020年5月A2品牌香烟销售预测。图表࿱包含以下内容a;

1.历史销售数据：显示实际销售数据󿀌帮助识别历史趋势和季节性模式。历史销量通过蓝色实线显示。

2.ARIMA预测结果：ARIMA模型的预测结果࿰以红色虚线的形式显示c;便于与历史数据进行比较。预测结果显示了未来一段时间的销售趋势。

3.LSTM预测结果：LSTM模型的预测结果࿰以绿色虚线形式显示c;比较历史数据和ARIMA预测结果很容易。预测显示了未来一段时间的销售趋势和波动。

从两个预测结果图中，我们可以看到：

1.历史销售：

²从图1可以看出󿀌A1品牌的销量波动性和季节性明显。特别是在2012年至2014年，，销量波动较大，然后趋于稳定。

²从图2可以看出󿀌xxxx。

2.ARIMA模型预测：

²图1显示了对未来销售的高预测值，并且预测值呈现出一定的周期性波动。该模型捕捉到了历史数据中的季节性和趋势，这种波动模式在未来预测中得到了延续。但是，未来ARIMA模型的预测波动较大，这可能是由于模型在历史数据中波动性的延续。

²图2显xxxxx。

3.LSTM模型预测#xff1a;

²图1显示出相对稳定的下降趋势，不同于历史数据中的季节性波动。LSTM模型在处理复杂的非线性关系方面表现良好，因此，预测结果相对平滑，对未来销售的预测较低。这种平滑的下降趋势可能是LSTM模型对长期依赖的反应，但在实际业务中，需要结合更多的业务知识进行验证。

²图2xxx。

根据上述分析�结合A1和A2品牌的具体销售特点和业务需求，xxxx可以选择。

5.3问题三建模与求解。

第三个问题是联合预测A5品牌香烟的销量和销量。为实现这一目标，我们采用集成学习的方法，结合各种预测模型󿀌提高预测的准确性和稳定性。具体来说，，我们将使用ARIMA、单独预测Prophet和XGBost模型c;并将这些模型的预测结果作为特征输入线性回归模型进行最终预测。

首先，我们从Excel文件中读取包含A5品牌香烟销售数据的数据集。数据集包括月份、样品代码、产品名称、销量（箱）和谐金额（元）五个变量。我们清理数据，删除缺失值󿀌并将月变量转换为日格式进行后续处理。数据清洗后，我们按月份对数据进行排序，确保时间序列的正确性。

特征工程阶段，我们从月变量中提取了年和月两个特征。这两个特征将是我们后续建模的输入特征之一。另外，我们将销售（盒子）和谐金额（元）预测作为目标变量。

下面具体介绍基础模型的构建和预测：

1.ARIMA模型。

ARIMA模型是时间序列预测中常用的统计模型。我们分别构建ARIMA模型进行销售和销售。每个目标变量，ARIMA模型ÿ我们在训练集中拟合c;并使用拟合模型预测测试集。

2.Prophet模型。

Faceboook开发了Prophet模型󿼌特别适用于季节性和节假日效应的时间序列数据。我们还建立了Prophet模型，分别为销售和销售额。为了适应Prophet模型的输入格式，将日期和目标变量转换为Prophet要求的DataFrame格式。在训练集中拟合Prophet模型后，我们预测了测试集。

3.XGBoost模型。

XGBoost模型是一种强大的梯度提升决策树模型，适用于各种回归和分类问题。我们使用的年份和月份特征�XGBoost回归模型分别构建销量和销量。训练集训练模型后，我们预测了测试集。

构建基本模型后，我们通过交叉验证技术，三种模型的预测结果，下图显示了具体结果。图1是销售预测，从图1中可以看出：

1.实际销售（黑线）显示大波动，特别是2018年初和2023年初有明显的异常值。

2.ARIMA模型（蓝线）相对稳定�大部分时间段的预测值保持在相对稳定的水平。但是，ARIMA模型未能很好地捕捉到实际销量的显著波动，特别是2018年和2023年的异常波动。

3.Prophet模型（#xfff09绿线&#;更好地捕捉数据的上升趋势，但捕捉异常波动的能力较弱。在一段时间内，Prophet模型的预测值与实际值有一定的偏差c;但总体趋势符合实际数据的变化。

4.XGBoost模型（红线）数据的整体上升趋势࿰也很好地捕捉到了c;但在异常波动期，XGBoost模型的预测值偏离实际值。尽管如此󿀌在某些时期，XGBost模型的预测性能优于ARIMA和Prophet模型。

下面我们采用集成学习的方法。具体来说，，我们将ARIMA、Prophet和XGBost模型的预测结果是新的特征，#xff08与原始特征相匹配;年份和月份）输入线性回归模型进行最终预测。线性回归模型是我们的元学习器（Meta-Learner），能够综合利用各基本模型的预测结果，进一步提高预测性能。

在集成模型的训练阶段，我们将训练集中各基本模型的预测结果与原始特征相结合，训练输入作为线性回归模型。同样的，预测阶段，将测试集中各基本模型的预测结果与原始特征相结合，预测输入作为线性回归模型。

https://docs.qq.com/doc/DVWVRWlHRX3TK5V。