一个完整的销售预测数据挖掘实战案例

背景：沃尔玛希望通过机器学习算法准确预测销售和需求，尤其是在重要节假日前的促销减价活动期间。项目涉及对45家沃尔玛店铺的历史销售数据进行分析，考虑了多种经济指标。

数据集信息：数据集包含2010年2月5日至2012年11月1日期间的销售数据，包含商店编号、日期、销售额、是否假日周、温度、燃料价格、消费价格指数和失业率等字段。

项目流程和数据探索

项目从数据探索开始，使用Python库进行数据清理、重构、检查唯一值和缺失值，以及类别型特征转换。采取去除离群值的预处理步骤后，数据样本减少了7.49%。

数据处理和特征工程

数据被划分为训练集和测试集，并进行了特征归一化。在特征工程阶段，通过相关性矩阵、方差膨胀因子（VIF）、递归特征消除（RFE）和PCA分析来处理特征间的多重共线性问题。

预测建模

采用多元线性回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归和多项式回归模型进行训练，并通过R2、RMSE等评估指标进行比较。发现多元线性回归模型在解释数据集方面表现最佳。

项目成果与结论

多元回归算法在该数据集上表现优于其他算法。此外，在特征提取中使用VIF技术帮助选择合适的特征。项目揭示了数据集规模较小，且高度多重共线性的特征集需要通过特殊技术来处理。