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  • 线性回归模型预测利润

    千次阅读 2018-10-21 18:43:23
    具体代码请参照GitHub:https://github.com/RobertWang2/Python-/tree/master/ml-class-ex/machine-learning-ex1 本次是运用梯度下降法     红色的是数据集,蓝色的是线性...红色的位置 就是理想的参数  ...

    具体代码请参照GitHub:https://github.com/RobertWang2/Python-/tree/master/ml-class-ex/machine-learning-ex1

    本次是运用梯度下降法 

     

     红色的是数据集,蓝色的是线性回归方程

     

    costFunction:代价函数,希望越小越好 

     

    红色的位置 就是理想的参数值

     

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  • 利润= 营收-产品成本 1计算期望营收和产品成本 1.1运行1000次公司营收模拟 需要数据: rev 期望营收 =170????????????????????????????(标准差170million(标准差20 million) 产品成本

    当前年份的营收 = 上一年的营收 * (1+营收增长率 )

    营收增长率由计算机模拟:跑1000次得到期望营收的max,min和avg

    作用:理解公司的整体方向,即所能预期的maxmin值

    营收增长率和营收波动率---观测历史数据/直觉

    毛利润= 营收-产品成本

    1  计算期望营收值和产品成本

    1.1  运行1000次公司营收模拟

    需要数据:

    rev 期望营收值 = 170𝑚𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜𝑛(标准差170million(标准差 20 million)

    产品成本

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    rev_m = 170  #期望营收值
    rev_std = 20
    iterations = 1000  #模拟次数,正态分布

    1.1.1  生成正态分布数据

    rev = np.random.normal(rev_m , rev_std ,iterations)
    rev            #正态分布生成器(期望,标准差,次数)
    array([177.74707962, 166.07442678, 157.7554117 , 175.33162858,
           156.8568246 , 158.99360102, 195.5075761 , 175.04572625,
           198.11222507, 157.22613553, 180.06785823, 151.27803705,
           136.5590191 , 184.96825797, 185.86317338, 160.75735181,
           184.69965578, 149.925648  , 166.34893305, 140.12094226,
           137.27541549, 218.44213203, 146.14782943, 200.06593062,....])

    1.1.2  画分布图

    plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.plot(rev)

    1.1.3  模拟产品成本的影响

    COGS =- ( rev * np.random.normal(0.6,0.1) )     #’-=‘    区别 =- :成本是支出,这里代表负号
      #产品成本通常 = 年营收*0.6  即均值0.6标准差0.1
        
    plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.plot(COGS)

    2  计算毛利润

    2.1  毛利润 = 期望营收 - 产品成本(这里产品成本设置的是负数)

    Gross_Profit = rev + COGS
    
    plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.plot(Gross_Profit)
    

    2.2  柱状图

    plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.hist(Gross_Profit,bins = [20,30,40,50,60,70,80,90])
    
    #bins 营收值

    plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.hist(Gross_Profit,bins = 20)
    #直接赋值块数

     

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  • TensorFlow自自定定义义损损失失函函数数来来预预测测商商品...预测值比真实销量大商家损失的是生产商品的成本 而如果预测少了 预测 值比真实销量小损失的则是商品的利润因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等比
  • 一、时间序列定义及特点时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的。时间序列中的时间因素,可以是小时、天、周、月、年,或任何固定的时间...

    b73419e7b3fc605dc86b4421154a0476.png

    每年快到年末的时候,我都会做一件事情:预估新的一年的数据,包含收入、人数、费用、利润等等。

    针对不同的游戏、不同的用户,不同的历史数据规律,所采取的预估方法各不相同。本篇跟大家分享其中一种方法:用时间序列方法预估未来收入。

    一、时间序列定义及特点

    时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值

    时间序列中的时间因素,可以是小时、天、周、月、年,或任何固定的时间间隔,依据具体的业务场景而定。

    时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征,一般地,时间序列预测法具有如下的三个基本特点:

    (1)假设事物发展趋势会延伸到未来;

    (2)预测所依据的数据具有不规则性;

    (3)不考虑事物发展之间的因果关系;

    二、时间序列预测步骤

    时间序列含有不同的成分,如趋势、季节性、周期性和随机性等。对于一个具体的时间序列,它可能含有上述中的一种成分,也可能同时含有几种成分,含有不同成分的时间序列所用的预测方法是不同的。预测步骤:

    第一步:确定时间序列所包含的成分,确定时间序列的类型。

    第二步:找出适合此类时间序列的预测方法。

    第三步:对可能的预测方法进行评估,以确定最佳预测方案。

    第四步:利用最佳预测方案进行预测。

    三、实例

    R语言、python、spss、EXCEL均能做时间序列分析,本篇将介绍常用的R语言时间序列ARIMA模型进行预测,具体步骤如下:

    1、安装forecast包

    forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包

    install.packages("forecast")

    2、导入forecast包

    library(forecast)

    3、导入原始数据

    此处虚拟了一组收入数据,从2017年开始以月为单位的收入数据,共有36条。

    803b2d36828d67d67e07854ba130d95c.png

    4、识别模型

    4.1查看趋势图

    plot(x3)

    40000ba82c4f3bf39e2ab4010b9688d1.png

    4.2绘制时间序列图

    由上图可见,该序列还不平稳,先做一次Log平滑,再做一次二阶差分:

    2403ade4da323912593cc082d14f3acd.png

    3b7092f6231ca8cb9cfd5f268a028bc0.png

    4.3使用decompose函数对数据进行分解

    可分成季节部分、趋势部分、随机部分三种

    b7e02f27dc4d2ff215cc3ab67f80ac62.png

    b3525f68aaf517eadf1d2bcbfc83a63e.png

    4.4 参数估计

    auto.arima提供的最佳模型为ARIMA(0,1,1)(0,0,1)[12],我们可以同时测试两个模型,看看哪个更适合。

    fb0baebedd2d62f584a760893db53b51.png

    说明:在对该序列进行差分前,此处省略了查看ACF和PACF。

    5、预测2020年每月收入

    5.1根据auto.arima提供的最佳模型,选择ARIMA(0,1,1)来预估

    6763afe83333d6823c53fa045ebc74a6.png

    02c71a20ee1fd3d12893e103a4d81688.png

    5.2根据auto.arima提供的最佳模型,选择ARIMA(0,0,1)来预估

    8c38daa75409015ffaecbf1cfa2c1fa3.png

    e5eb72b9031aae8f552d224b726cd97f.png

    显然,使用第二个模型参数预估的结果不符合整体的规律,因此将第一个预测结果作为本次的预估收入,即下图的蓝色曲线为预测结果。

    4894bdd02de033154df0abd2885cd735.png

    四、总结:

    时间序列预测法其实是一种回归预测方法,属于定量预测。

    基本原理是:一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势;另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。


    如何你认为我写的对你有帮助,不妨关注微信公众号“数据驱动游戏”。

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    下图为销量和利润关系表,要求计算当销售为80时,利润是多少?

    d1b59d30f6ef0906cda57bf4602f92d8.png

    分析:

    1、此题其实是线形插值的问题。在excel中实现线预测的函数是

    TREND(X值,Y值,样本值)

    :X值是预测结果所对应的列,如本例是预测利润,那么X值就是C列的利润;而Y值则是样本值所对应的列,如本列中数量80对应的是B列。

    2、为了更准确的预测,我们把范围减少到2行。如本题中样本数量为80,那么就设置公式在A列用MATCH查找比80小且最接近值的行数

    =MATCH(F2,B:B)

    然后用OFFSET函数取得以查找的位置为起点的2行1列区域作为X值和Y值

    X值:OFFSET(C1,MATCH(F2,B:B)-1,0,2,1)

    Y值:OFFSET(B1,MATCH(F2,B:B)-1,0,2,1)

    最终公式:

    =TREND(OFFSET(C1,MATCH(F2,B:B)-1,0,2,1),OFFSET(B1,MATCH(F2,B:B)-1,0,2,1),F2)

    fbfbc79faa558d4ecad4ca420df512ce.png

    来源:Excel精英培训

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