一组面板数据 每天新注册用户的累计充值预测

Question

1日充值代表每天新进用户的第1天的人均充值
2日充值代表每天新进用户的第1天的人均充值+第2天的人均充值
...
现在我们有以前的历史充值情况
求问用什么算法或模型可以较好的预测近期的充值?python的
比如要预测5.7的30日充值 5.6的30日充值?

data数据在百度网盘
https://pan.baidu.com/s/12SEd6pTPlLzaVH17kK7Jew
提取码:rlod

Answer 1

最简单的机器学习的算法就是最小二乘法拟合。方法就是，你得大致想一个充值金额C和每日充值数的公式。
这个公式包含若干系数、常数，最好是一个非线性的函数。
然后把你的所有的数据（或者切分一部分出来作为训练数据，其余作为验证数据）代入这个公式，利用最小二乘法拟合，找到某组系数代入这个公式，算出来的充值值和真实值的误差最小。
这样就训练好了。
然后用这个公式代入参数得到一个计算表达式，用这个表达式就可以去预测了。