【摘 要】
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销售预测是服装企业的一大难题,以往的研究大部分偏重于单渠道预测,并且采用时间序列、机器学习等需要巨大数据量的方法。为了顺应服装行业销售多渠道少数据的发展趋势,文章
【机 构】
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北京服装学院服装艺术与工程学院,北京建筑大学理学院
【基金项目】
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北京市哲学社会科学基金项目(ZXKY03190407);北京服装学院研究生科研创新项目(120301990122/001);北京服装学院科技创新服务能力建设项目(KJCX1901-30299/001)
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销售预测是服装企业的一大难题,以往的研究大部分偏重于单渠道预测,并且采用时间序列、机器学习等需要巨大数据量的方法。为了顺应服装行业销售多渠道少数据的发展趋势,文章通过对灰色预测理论的文献梳理,发现其功能强大且所需数据集小,适合企业进行多渠道销售预测。针对线上销售数据多变量及线下销售数据单变量的不同特点,选取了三个灰色预测模型(DGM(1,1),ROGM(1,1),OGM(1,N))来建立企业多渠道销售预测整合策略。通过数据实验对这三个模型的模拟预测误差进行计算和比较,证实了这三种模型在进行线上或线下模拟预
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