立项评审通过 创业实践 520计算机科学技术 电子商务未定级

《啤酒销量回测项目简介》 在大数据盛行的时代，数据分析与建模技术的重要性日益凸显。本项目专注于啤酒销量回测，旨在运用 Python 的强大数据分析和建模能力，深入剖析啤酒销量与多种因素的关系，为啤酒企业决策助力，同时为大学生提供实践机遇。 啤酒作为广受欢迎的饮品，其销量受季节、天气、促销活动等众多因素影响。通过回测啤酒销量，能更好地理解这些因素的作用，为企业制定精准营销策略提供依据。随着信息技术的飞速发展，Python 在数据分析和机器学习领域广泛应用。对于大学生而言，掌握 Python 并应用于实际项目，可提升专业素养、编程及数据分析能力，为未来职业发展奠基。 本项目的研究方法涵盖数据收集与预处理、变量选择与特征工程、模型评估与优化等环节。首先，在数据收集与预处理阶段，收集相关啤酒销售数据及影响因素数据，并进行清洗、整理等工作。接着，在变量选择与特征工程阶段，采用多元线性回归模型、时间序列分析、机器学习算法等多种方法。多元线性回归模型假设销量与影响因素线性相关，用最小二乘法估计参数；时间序列分析针对具时间序列特征的数据，如采用 ARIMA 模型进行分析预测；机器学习算法如随机森林、支持向量机、神经网络等，可自动学习数据中的复杂模式进行销量预测。最后，在模型评估与优化阶段，通过评估指标如均方误差、平均绝对误差等对模型进行评估，并根据结果进行参数调整和模型改进。 项目创新点众多。多维度特征提取，全面考虑各种影响因素，提升模型准确性；探索深度学习模型的应用，挖掘数据深层模式；进行特征重要性分析，明确各特征对销量的影响程度；提升模型解释性与可理解性，通过可视化技术直观展示特征影响及预测过程；将项目与高校教学实践结合，培养学生能力；引入可持续发展视角，考虑环保政策和消费者需求等因素对销量的影响，为企业提供可持续发展建议。 本项目由两位成员共同参与，从 2024 年 10 月中旬开始，预计持续至 2025 年 4 月。在实施过程中，我们将不断努力学习，不断完善研究方法和创新点，为啤酒销量回测提供更准确、可靠的解决方案。