渠道经销商销售-“酱”系列数据集合

数据处理先通过Python的Pandas库执行清洗规则，对缺失的库存数据采用移动平均法补全，利用箱线图法识别并剔除经销商的异常刷单交易数据；再运用ARIMA时间序列算法预测未来6个月的产品销量，为库存规划提供依据；最后通过C5.0决策树模型分析影响经销商销售业绩的关键因素，如经销商规模、区域消费能力、推广投入等。模型训练时将数据集按8:2比例划分训练集与测试集，经10次交叉验证优化参数，模型预测准确率达85%，保障分析结果的可靠性。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是贵州酱酒集团有限公司自行产生的'酱'系列产品渠道经销商销售数据，规模为10G，每周更新。它主要用于分析经销商销售能力、优化库存管理和市场策略，通过ARIMA和决策树算法进行销量预测和因素分析，预测准确率达85%，但当前数据结构详情暂未提供。