基于ARIMA模型的电商销售预测及R语言实现

基于ARIMA模型的电商销售预测及R语言实现

论文摘要

以某电商平台数据为例,运用时间序列法ARIMA模型预测各种商品在未来一周全国和区域性需求量;并与简单移动平均法预测结果做对比,ARIMA所得到的折线图与实际值之间的拟合程度要明显大于简单移动平均所得到的折线图。通过对未来的全国和区域性需求量进行预测,能对产品的补货安排提供理论指导,对生产销售的安排具有指导意义。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 姜晓红,曹慧敏

关键词: 时间序列法,模型,电商销售预测,语言

来源: 物流科技 2019年04期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学,信息科技

专业: 数学,计算机软件及计算机应用,贸易经济

单位: 南京林业大学汽车与交通工程学院

基金: 2017年中国物流学会,中国物流与采购联合会课题项目(2017CSLKT3-035),南京林业大学大学生创新计划项目(2018NFUSPITP707)

分类号: F713.36;O211.61

DOI: 10.13714/j.cnki.1002-3100.2019.04.014

页码: 52-56+69

总页数: 6

文件大小: 2078K

下载量: 1357

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