案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

商品销售管理系统主要是对商品基础信息、商品入库信息、商品销售信息和商品退货信息进行管理，同时提供对商品销售额统计的功能。另外，系统还增添客户信息、供应商信息等基础信息模块。项目实施后，能够增强企业信息管理能力，提高工作效率，为商品销售环节提供可靠地信息保障，使企业能够宏观、有效地调控商品销售过程。

需求预测 该项目的目的是为Kaggle竞赛开发一种解决方案，以预测不同商店中3个月的商品销售情况 比赛说明 提供此竞赛是在相对简单和干净的数据集上探索不同时间序列技术的一种方式。 系统会为您提供5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品的3个月销售。 处理季节性的最佳方法是什么？ 应该对商店进行单独建模，还是可以将它们合并在一起？ 梯度增强比ARIMA更好吗？ 链接：

有数据库的连接，有源码，有系统的详细描述

摘要：研究商品销售的动态价格和物价稳定性的数学模型问题。首先建立了商品销售动态价格(与时间和销售量都有关)的数学模型，并给出了动态价格最优的条件。然后通过从理论

商品销售系统 顺序图 java Rose设计

用qt实现的通用商品销售管理系统，使用sqlserver数据库

一款android系统开单管理一体的进销存APP, 只需一部手机和一台110mm宽幅热敏打印机轻松打印单子和管理你的商品销售数据管理，操作流程为商品数据先入库在开单，打印完成后必须要点击保存，不然数据不会被保存，该APP使用于商品进销存、仓库管理系统

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查看个人信息：给出个人信息记录。 查看商品信息：给出详细或模糊的商品描述，若能查询到，返回该商品信息否则返回对应错误。 更新订单状态：给出指定订单和相应操作，包括提交订单、修改订单、取消订单和确认货到付款，将操作结果转管理员端。 管理员子系统主要的数据处理过程分为对客户信息的处理、对商品的处理和对订单的处理，包括查看客户信息、查看商品信息、更新商品信息、更新订单状态和查看订单信息，具体处理如下。 查看客户信息：给出待查看客户信息编号或者待查看客户信息范围，给出指定客户信息或多条客户信息记录，若不存在指定客户，返回错误。 查看商品信息：给出待查看商品信息编号或者待查看商品信息范围，给出指定商品信息或多条商品信息记录，若不存在指定商品，返回错误。 更新商品信息：给出待更改商品编号及更新操作，可对该商品进行出库、入库、发货或者修改商品名称和价格。 更新订单状态：给出待更改订单编号及更新操作，可确认该订单发货、取消订单、修改订单中地址、商品数量等信息。 查看订单信息：给出待查看订单信息编号或者待查看订单信息范围，给出指定订单信息或多条订单信息记录，若不存在指定订单，返回错误。