历年双十一销售额分析交易额数据预测方法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-27 05:07 标签： 历年双十一销售额分析

Research（艾媒咨询）数据显示，2020年中国移动电商市场交易额预计超过8万亿元，作为电商领域重要促销节点，后疫情时代首个双十一在销售数据上也攀升至新高度。但网易严选退出引发行业对于参战双十一的思考，对于今年火爆的直播电商模式，也有，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。

今年的双十一，规则发生了很大的变化，从 10 月 21 日就开始预售，11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。面对越来越复杂的规则，许多消费者都感觉「智商不够用了」，而那些没时间研究规则的人，将付出更高的价格，形成一种「价格歧视」，这就是经典的商业策略。

另外，市场环境也发生了很大的变化，疫情对双十一的影响到底有多大？是正向的影响还是负向的影响？各种不确定性的因素交织在一起，无疑会大大增加预测的难度。

本文将不去探究这些细节，而是基于一种机器学习的算法，对 2020 年双十一交易额进行预测。重点在于学习和运用 Python，去解决实际的问题，并举一反三，在实战中锻炼数据分析的思维和应用的能力。

要测试模块是否正确安装，可以在 Jupyter Lab 中运行以下代码：

如果该模块正确安装，就会输出版本号。

其次，我们构造 2009 - 2019 每年的交易额数据框，并定义相应的变量，为下一步调用算法做好准备。

然后，我们调用 sklearn 中的多项式回归算法，其中 degree=2 代表利用「二次多项式」进行拟合。

# 用管道的方式调用多项式回归算法

下面用 matplotlib 画一张图，以便更加直观地展现预测的结果：

# 设置正常显示中文标签

以上是基于历史数据进行预测的结果，其中包含 11 月 1 日到 3 日，以及 11 月 11 日，合计四天的总交易额，没有考虑市场环境的变化。

吴军在《浪潮之巅》中说：

几乎所有好的投资人，都不再对资本市场做预测，而是不断根据市场变化做出反应并进行调整。巴菲特如此，索罗斯也是如此。 我们必须承认各种不确定性，并且利用数据和信息去消除它们。对于变化，我们不能过多相信过去经验得到的正统的预测结果，而是要主动地运用控制论的原理，动态地调整我们的工作状态和目标。

虽然数据是动态变化的，但背后的算法是基本不变的，分析思维也是基本不变的。

所以，重新审视我们的目标，应该不是未卜先知，而是运用科学的方法和思维，在拥抱变化的同时，借助数据和信息，尽量消除不确定性，动态调整应对的策略。

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