采用Databricks进行零售业需求预测的应用实践

作为true。然后使用fit方法，对假设顺利完成基础训练。

基础训练不久，可以使用这个假设得出结论将都会90天的行情。

从上图可以看到，货品整体售出呈大幅缩减的趋势。货品售出受夏天和早晚改变影响相当大。

最后，把真实样本和将都会90天的得出结论样本它拼接到一起。真实样本从2017年到2018年的1同年。将都会90天的得出结论样本，从2018年1同年到4同年。如上图所示，十分相似黑点的样本是真实样本。

通过获取历史样本和得出结论样本的准确性。可以得出结论一些准确性量化，比如MAE、MSE和RMSE。

四、将得出结论假设限于每个超市-货品的得出结论

每一次，开始建立愈发完善的假设对超市（10个超市）和货品（50件货品）的所有人组顺利完成得出结论。建立假设的第一步是将要样本。

基础训练样本主要有四列。对应的是每一种超市货品的人组，在特定一同年的售出。然后，针对这些样本顺利完成可视化。

始创一个Prophet对象，建立假设。weekly和yearly被重设true，然后得出结论将都会90天的趋势。

从得出结论样本当中，抽取出一些必须的URL和历史样本。将历史样本和得出结论样本拼接到一起，设置结果样本当中的超市ID和货品ID，离开样本集。将假设基础训练应用到每个超市和货品人组，将得出结论结果写入OSS。

每一次，把OSS当中的得出结论结果，载入到spark里。选择短时间挥，超市和的得出结论值。选择一同年应多于2018年1同年1号。根据短时间和超市人组。得出结论的超市销售，如上图所示。

每一次，开始测算每个假设的测试量化。首再，并不一定一个UDF运用于测算假设的测试量化。获取基础训练一同年，测算基础训练量化，顺利完成组装。

上图是针对10家超市的50种货品形成的得出结论结果。最终顺利顺利完成了每个超市和货品的人组，以及销售的假设建立与得出结论。

原文链接：301 Moved Permanently

本文为阿里云原创以下内容，未经并不必须不得转载。

。

用眼过度眼疲劳怎么办
孩子不吃饭怎么办
促进伤口愈合
软肝护肝用什么中药好
大便失禁
常乐康酪酸梭菌二联活菌散都治疗什么病
眼睛干涩发红怎么办
结膜炎
英太青治肩周炎好吗
艾拉莫德片对类风湿关节晨僵管用吗