【摘 要】
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针对服装企业O2O(Online to Offline,线上到线下或线下到线上)渠道背景下,货品管理中存在的需求预测问题进行探析。利用决策树算法和自动回归技术,分别建立按O2O销售渠道和实
【机 构】
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东华大学服装与艺术设计学院,东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室
【基金项目】
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上海高校知识服务平台项目(13S107024);东华大学非线性科学研究所专项资金(INS-1401);同济大学上海国际创新研究院项目(DB17016)
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针对服装企业O2O(Online to Offline,线上到线下或线下到线上)渠道背景下,货品管理中存在的需求预测问题进行探析。利用决策树算法和自动回归技术,分别建立按O2O销售渠道和实体店铺地域划分的货品需求预测模型。根据案例企业ERP系统中线上及线下的实际历史销售数据,由模型计算得到未来第1季度的预测值,并与线上及线下的实际销售值进行对比分析,验证模型的准确度。结合案例企业不同渠道实际配货补货需求及事例解析,得出需求预测模型可帮助企业对货品进行合理分配,减少库存成本及缺货风险。
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