电邮这篇文章 数据洞察之径：解锁数据分析与可视化的力量
DOI: http://dx.doi.org/10.12349/iser.v6i5.5672
Article ID: 5672
摘要
关键词
全文:
PDF参考
基于Python数据可视化分析中国政府近四年发展政策.张诗雨；王晓明.电脑知识与技术 . 2025 ,21 (09) ，106-110+114
基于开源数据分析的战例可视化技术研究.王慧谟；王海龙；麻洪川；孙玮.资源导刊 . 2025 (06) ，35-38+42
可视化数据的图神经网络模型解释分析.孔祥一.集成电路应用 . 2025 ,42 (02) ，154-1554 案例分析4.1 旅游领域案例：数据分析与策略制定4.1.1 数据采集与整合在旅游领域，销售数据分析的基础是全面且准确的数据采集与整合。数据来源丰富多样，主要包括旅游平台自身的数据库。这些数据是分析整体情况的核心。用户行为数据也是重要的数据来源，通过在旅游平台的网页或 APP 上设置埋点，收集用户的浏览行为，包括浏览的页面、时长；搜索行为，如搜索关键词；以及加购、收藏等行为数据。这些行为数据能够深入反映用户的兴趣偏好和购买意向，为分析用户购买决策过程提供重要依据。4.1.2 销售趋势与用户行为分析运用时间序列分析方法对销售数据进行深入剖析，能够清晰地揭示销售趋势，为企业制定合理的生产、库存和销售计划提供有力依据。通过绘制销售数据的折线图，可以直观地观察到销售额随时间的变化趋势。从图中可以看出，销售额在某些时间段呈现出明显的季节性波动，如在节假日期间，销售额会显著上升。这是因为节假日往往是消费者购物的高峰期，旅游平台通常会在这些时期推出各种促销活动，吸引消费者购买。为了更准确地预测未来的销售趋势，使用 ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型进行时间序列预测。ARIMA 模型是一种常用的时间序列预测模型，它能够捕捉数据的趋势性、季节性和随机性。通过对历史销售数据的训练和模型参数的调整，ARIMA 模型可以预测未来一段时间内的销售额。预测结果显示，未来几个月的销售额将继续保持增长趋势，但增长速度可能会有所放缓，这提示企业在制定生产和库存计划时，要合理控制规模，避免过度生产导致库存积压。
Refbacks
- 当前没有refback。
版权所有（c）2025 黄 深强, 叶 春燕, 高 静
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。
