1.导入相关包，查看数据情况

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'%matplotlib inline

df = pd.read_csv('./RFM分析1.csv')df.info()

输出：

可以看出这里的数据比较完整，没有缺失值不用清洗缺失值。

2.请洗数据2.1将销售日期转换成datetime类型

df['销售日期'] = pd.to_datetime(df['销售日期'])# 查看是否修改成功df.info()

输出：

2.2 使用describe查看均值、最大、最小值情况

df.describe()输出：

支付金额有负数。查看负数的数据有多少条。

df[df['销售金额']

这里有6946条，相对于总数293751，数据比较小，直接当异常值来处理。这里直接获取销售金额大于0的数据来进行分析。

df = df[df['销售金额'] > 0]# 重新看销售金额的最小值df.describe()

2.3 设置销售日期为index

df.index = df['销售日期']df.head()

输出：

3.利用ARMA模型进行预测3.1 先查看现有的销售趋势

df_Month = df.resample('M').sum()plt.figure(figsize=(18, 7), dpi=128)df_Month['销售金额'].plot()

输出：

3.2 对数据进行训练

from statsmodels.tsa.arima_model import ARMAfrom datetime import datetimefrom itertools import product

# 设置p阶，q阶范围# product p,q的所有组合# 设置最好的aic为无穷大# 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型ps = range(0, 6)qs = range(0, 6)parameters = product(ps, qs)parameters_list = list(parameters)

best_aic = float('inf')results = []for param in parameters_list:    try:        model = ARMA(df_Month['销售金额'], order=(param[0], param[1])).fit()    except ValueError:        print("参数错误：", param)        continue    aic = model.aic    if aic         best_model = model        best_aic = model.aic        best_param = param    results.append([param, model.aic])results_table = pd.DataFrame(results)results_table.columns = ['parameters', 'aic']print("最优模型", best_model.summary())

输出：

3.3 预测

# 先增加后几个月的时间日期，进行合并date_list = [datetime(2014, 8, 31), datetime(2014, 9, 30), datetime(2014, 10, 31),             datetime(2014, 11, 30), datetime(2014, 12, 31),              datetime(2015, 1, 31)]df_Month = df_Month[['销售金额']]future = pd.DataFrame(index=date_list, columns= df_Month.columns)df_Month = pd.concat([df_Month, future])df_Month

输出：

进行预测，可视化

df_Month['forecast'] = best_model.predict(start=0, end=58)plt.figure(figsize=(20, 7))df_Month['销售金额'].plot(label='实际销售金额')df_Month['forecast'].plot(color='r', ls='--', label='预测销售金额')plt.legend()plt.show()

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