【课程内容】 第一阶段：Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python

从时间上看，订单量时间序列有两个明显的特征： 1）周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中； 2）实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降； 预测可以反映未来司机成单的情况，能给运营部门及时调整有效的运营策略。预测又有好几种方向：基于订单总额的预测，基于乘客目的地预测，基于上车地点的供需预测等，这里阐述订单总额未来七天的预测。