你好
你好！有什么我可以帮您的吗？
能否在参照下列代码的特征工程构建，补充一个特征工程w（计算从第一天所在周计数，当前为第几个周）
参考代码：df['d'] = (df['order_date'] - pd.to_datetime('2015-09-01')).dt.days + 1
计算从第一天所在月计数，当前为第几个月 (m)
df['m'] = (df['order_date'].dt.year - 2015) * 12 + df['order_date'].dt.month - 9
计算从第一天所在年计数，当前为第几年 (y)
df['y'] = df['order_date'].dt.year - 2015
可以通过以下代码计算从第一天所在周计数，当前为第几个周：
df['w'] = ((df['order_date'] - pd.to_datetime('2015-09-01')).dt.days // 7) + 1
解释：
df['order_date'] - pd.to_datetime('2015-09-01')得到从第一天开始到订单日期之间的时间差.dt.days得到时间差的天数// 7对天数进行整除，得到当前是第几周+ 1因为第一周是从第一天开始的，所以要加一
接下来请你代入擅长深度学习机器学习算法的资深数据工程师的角色，帮我执行一些与数据分析
好的，请问您需要执行哪些数据分析任务呢？我可以根据您的需求提供相应的建议和帮助。
你是否理解下列题目背景，如果理解请回复立即即可：
一． 问题背景 近年来企业外部环境越来越不确定，复杂多变的外部环境，让企业供应链面临较多难题。需求预测作为企业供应链的第一道防线，重要程度不言而喻，然而需求预测受多种因素的影响，导致预测准确率普遍较低，因此需要更加优秀的算法来解决这个问题。需求预测是基于历史数据和未来的预判得出的有理论依据的结论，有利于公司管理层对未来的销售及运营计划、目标，资金预算做决策参考；其次，需求预测有助于采购计划和安排生产计划的制定，减少受业务波动的影响。如果没有需求预测或者预测不准，公司内部很多关于销售、采购、财务预算等决策都只能根据经验而来了，会导致对市场预测不足，产生库存和资金的积压或不足等问题，增加企业库存成本。
二． 数据说明：附件中的训练数据（order_train1_cleaned1.csv）提供了国内某大型制造企业在2015年9月1日至2018年12月20日面向经销商的出货数据（格式见表1），反应了该企业产品在不同销售区域的价格和需求等信息，包括：order_date（订单日期）、sales_region_code（销售区域编码）、item_code（产品编码）、first_cate_code （产品大类编码）、second_cate_code （产品细类编码）、sales_chan_name （销售渠道名称）、item_price （产品价格）和ord_qty （订单需求量）。
三． 题目要求：请建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量。predict_sku1.csv提供了需要预测产品的销售区域编码、产品编码、产品品类和产品细品类（格式见表2）。
是的，我理解了这个题目的背景和要求。需要通过建立数学模型，预测未来3个月（2019年1月、2月、3月）的月需求量。需要利用训练数据（order_train1_cleaned1.csv）中的历史数据，预测附件中提供的产品在不同销售区域的需求量。
下面是两个文件的部分数据，如果你能理解两个文件所包含的内容，请回复理解：
order_train1.csv部分数据：
order_date sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code sales_chan_name item_price ord_qty
2015/9/1 104 22069 307 403 offline 1114 19
2015/9/1 104 20028 301 405 offline 1012 12
2015/9/2 104 21183 307 403 online 428 109
2015/9/2 104 20448 308 404 online 962 3
2015/9/2 104 21565 307 403 offline 1400 3
2015/9/2 104 20606 308 404 offline 1614 14
2015/9/2 104 20606 308 404 offline 1615 17
predict_sku1.csv部分数据：
sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code
101 20002 303 406
101 20003 301 405
101 20006 307 403
101 20011 303 401
101 20014 307 403
101 20016 303 401
101 20018 306 407
101 20020 305 412
101 20021 305 412
101 20024 306 402
是的，我已经理解了这两个文件所包含的内容。 order_train1.csv 文件包含了某大型制造企业在2015年9月1日至2018年12月20日面向经销商的出货数据，其中包括订单日期、销售区域编码、产品编码、产品大类编码、产品细类编码、销售渠道名称、产品价格和订单需求量等信息。
predict_sku1.csv 文件提供了需要预测产品的销售区域编码、产品编码、产品品类和产品细品类等信息，用于预测该企业在未来 3 个月内的月需求量。
如果我要解决上述问题，该使用什么模型？
根据题目要求，需要建立数学模型来预测未来3个月的月需求量。考虑到需求量是一个连续的数值变量，可以采用回归模型来进行预测。在回归模型中，可以考虑使用多种算法来进行建模，如线性回归、决策树回归、随机森林回归等。同时，为了提高模型的预测能力，可以进行特征工程，如特征选择、特征变换、特征组合等，以提高模型的泛化能力和预测精度。
我想使用lightGBM模型进行预测，下面就特征工程构建请你提供一些帮助
好的，针对该问题，你可以进行以下特征工程构建：
- 时间特征：将订单日期按年、月、日、星期几等进行分解，可以提取出一些与时间相关的特征，如月份、季节、是否工作日等，这些特征可能对需求量的预测有一定的影响。例如：
df['year'] = df['order_date'].dt.year
df['month'] = df['order_date'].dt.month
df['day'] = df['order_date'].dt.day
df['weekday'] = df['order_date'].dt.weekday
- 类别特征：对于销售区域编码、产品编码、产品大类编码、产品细类编码等类别特征可以进行 one-hot 编码或者 label encoding 编码，这样可以将类别特征转换为数值特征，以便于模型训练。例如：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['sales_region_code'] = le.fit_transform(df['sales_region_code'])
df['item_code'] = le.fit_transform(df['item_code'])
df['first_cate_code'] = le.fit_transform(df['first_cate_code'])
df['second_cate_code'] = le.fit_transform(df['second_cate_code'])
- 数值特征：对于产品价格、订单需求量等数值特征，可以进行一些统计特征的提取，如最大值、最小值、均值、方差、偏度、峰度等，这些特征可以反映出数值特征的分布情况，有助于模型的训练和预测。例如：
df['item_price_max'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['item_price'].transform('max')
df['item_price_min'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['item_price'].transform('min')
df['item_price_mean'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['item_price'].transform('mean')
df['item_price_std'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['item_price'].transform('std')
df['ord_qty_max'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['ord_qty'].transform('max')
df['ord_qty_min'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['ord_qty'].transform('min')
df['ord_qty_mean'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['ord_qty'].transform('mean')
df['ord_qty_std'] = df.groupby(['sales_region_code', 'item_code'])['ord_qty'].transform('std')
- 特征交叉：对于不同特征之间的交叉可以进行组合特征的构建，例如将销售区域编码和产品编码进行组合，得到新的特征 sales_region_code + item_code，这样可以提高模型的表达能力。例如：
df['sales_region_code_item_code'] = df['sales_region_code'].astype(str) + '_' + df['item_code'].astype(str)
以上是一些常用的特征工程构建方法，你可以根据实际情况进行选择和调整。在使用 lightGBM 模型进行训练之前，一定要进行数据清洗和数据预处理，如缺失值填充、异常值处理、数据归一化等，以保证模型的训练和预测效果。
我有一个问题，本题需要对需求量进行预测，为什么还能用需求量构建特征工程呢？ord_qty_max，ord_qty_min，ord_qty_mean，ord_qty_std岂不是没有意义？
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