基于机器学习的商品销售预测的研究

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准确的商品销售预测,能提升门店的备货效率,从而能降低商品损耗,减少库存占用,并更好的满足市场需求。由于现实生活环境的复杂性以及数据的稀缺性,使得精确的销售预测是一个十分困难的问题,在大部分时候销售预测停留在总量预测分析上,而对于单品的细粒度预测基本难以实现。考虑到环境变量的复杂性,以及时间序列的不稳定性,采用了机器学习的方法,通过深度神经网络、支持向量机、梯度提升术三种机器学习模型进行建模,实现对单品的细粒度预测分析。经过实验,DNN和XGB模型在预测单品销售量的问题中展现出比较好的性能,但是也存在一些不
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