销售预测

摘要： 服装零售行业竞争激烈,产品生命周期短,同时其销售具有趋势性、季节性、周期性和随机性,准确可靠的销售预测对于零售商合理地控制库存至关重要。文章从服装零售的实际情况出发,考虑到随机森林模型在非线性关系的提取和预测上具有优势,而自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA模型)能够提取时间序列的趋势特征,结合两种模型的优势,建立了一个新的组合销售预测ARIMAt-RFcs模型,并用实例验证组合销售预测模型的有效性。

摘要： 食品加工是制造业中重要的组成部分,随着科技进步,单纯依靠人力已不能满足食品工业的需求。为了提高生产效率、确保食品安全,食品工业自动化应运而生。自动化是基于人工智能(AI)、机器学习(ML)或深度学习(DL)算法,通过人工智能系统使用,有效地完成食品生产和交付过程,增强运营能力的一种智能生产形式。人工智能在食品行业中的应用,可有效减少人为错误,最大限度地提高资源利用率和生产效率以节省生产成本。人工智能与数据科学相结合可以提高餐饮行业的在线交付食品链效率,并进行销售预测。AI可以通过创建更加透明的供应链管理系统,提高销售过程食品安全监控效率。

摘要： 销售预测在公司的生产和管理中尤为重要,影响着公司的计划、生产、物流、销售等各方面。为突破单一模型在销售预测中的局限性,提出一种基于Stacking集成算法的销售预测组合模型。首先结合历史销售数据构造新特征,再利用相关性分析进行特征选择,提高模型性能和可解释性,最后以随机森林、BP神经网络、Prophet算法为基学习器,线性回归为元学习器构造模型。为验证模型,在Kaggle的销售预测公开数据集上进行实验。结果表明,Stack⁃ing模型的MAPE仅为2.16%,相较于单一模型,预测精度最多提升1.42%,最少提升0.48%,获得了更准确的预测效果。因此,该方法可以有效融合几种模型优势,作出更准确的销售预测,为企业决策提供有力支持。

摘要： 已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律。与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的。针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法。基于BP神经网络传输阈值的不确定性,利用时间序列方法对因子数据进行平行预测,再利用遗传算法和BP神经网络对所得结果进行二次优化,以达到接近实际的精准预测的目的。经过使用某房地产企业的历史销售数据进行反复仿真实验,其结果表明所提出的优化算法模型预测精度逼近于实际销售结果,达到了精准预测的目标。

摘要： 如何准确高效地预测销量是企业一直以来关注的重要问题.传统的时间序列预测方法虽然在研究和实践中占主导地位,但是存在一定的局限性.随着大数据的发展,电商企业能获取前所未有的数据量和数据特征,仅利用过去的行为和趋势很难准确地对销量进行预测.本文提出一种基于随机森林、GBDT、XGBoost算法的成本厌恶偏向性组合预测模型,并利用每个商品的成本数据实现对样本的精细化赋权,进而输出预测结果.结果表明,组合预测模型能更精确预测销量,对电商企业降低商品管理成本有重要意义.

摘要： 智能产品近年来发展势头大涨,这很大一部分受益于电商平台的崛起和消费升级,在智能产品爆发式增长的同时,其业绩增长变得越来越困难。随着科学技术的迅速发展,人工神经网络技术在现代发展中逐渐成熟。通过建立神经网络模型对时间序列进行预测,并对未来智能产品的销售进行了预测。主要以BP神经网络为主,以遗传算法为辅来搭建基于BP神经网络的销售预测系统;然后从智能产品的崛起出发,根据目前智能产品存在的问题,并结合神经网络预测系统和大数据技术对智能产品营销策略提出相应的建议,对未来智能产品市场进行展望。

摘要： 2022年11月8日,无限极公司“无限供”智慧供应链计划系统正式上线。该系统由无限极与浙江菜鸟供应链管理有限公司(简称“菜鸟供应链”)合作开发,通过整合阿里巴巴和菜鸟供应链在销售预测、智能调拨与补货和大数据算法方面的能力,搭建起一个由算法与模型驱动的预测与计划协同平台,一定程度上解决了多渠道融合下需求预测难、备货不及时、商机难把握等行业性难题,同时也为无限极业务市场在大促中业绩增长、履约稳定提供有力保障。

摘要： 销售人员什么时候该参与竞争,而什么时候应该选择中途放弃?如果你决定争取,应该采取什么策略?用对策略,就能增加赢率、实现销售预测、提升收入;用错误的策略,则会增加销售成本、错误地进行销售预测、造成士气低落。你必须决定是否该继续争取,与他人竞争还是该中途放弃、另谋机会。

摘要： [目的/意义]电商平台行业预测受到诸多因素的影响,预测结果的准确性对其促销策略的制定具有重要意义.[方法/过程]以京东电商平台办公行业成交金额作为预测对象,通过灰色关联分析找出关键影响因素,采用GM(1,N)进行销售预测,并对结果误差进行分析;再引入Prophet时间序列模型进行优化,最后对优化结果进行对比分析.[结果/结论]灰色系统模型对信息灰度大、数据量少的行业预测具有适用性,引入节假日因素的Prophet时间序列模型对预测精度更高,同时这种组合预测模型适用性高,为电商平台的行业预测提供一种可参考的方法.

摘要： 有效的销售预测利于企业制定正确的营销策略,针对当前销售预测研究中存在无法进行实时在线多任务销售预测、稳定获取序列数据中的时序特征等问题,提出了一种基于CNN-LSTM网络的在线多任务销售预测模型。该模型上层CNN网络抽取得到重要的时序数据特征,进而输入到下层LSTM网络中进一步抽取复杂的不规则特征进行建模,最终得到预测结果。实验结果表明:CNN-LSTM模型不仅能在测试集上取得12.61%的最小平均绝对百分比误差,同时在长时间销售预测中,在线模型预测效果优于离线模型。

摘要： 移动终端具有生命周期短、销售量波动性大、销售预测困难等显著特征.传统销售预测方法不能满足市场目前对于移动终端的预测需求.该研究以国内某销售移动终端设备的企业现实销售数据为基础,参考国内外生命周期建模方法,结合多种预测分析技术,利用经Bass扩散模型改进后的适用于短生命周期的s-bass建模方法对移动终端设备销售数据进行短生命周期建模.最后,数据测试验证了短生命周期建模方法的有效性,并为短生命周期产品的销售预测提供理论依据.

摘要： 本文首先对常用的预测方法进行了比较研究。在此基础上分析了组合预测方法的优势。其次，通过对国内外销售预测模型方法理论的研究，建立了基于粒子群优化的支持向量机组合预测模型。该模型选取残差改进的GM(1,1)模型、基于主成分分析和粒子群优化的支持向量机回归模型、基于LMS算法的自适应滤波器模型作为组合预测模型中的三种单项预测模型。首先采用三种单项预测模型进行预测，然后将三种预测模型所获得的预测结果作为组合预测模型的输入，实际值为输出，最后利用组合预测模型进行预测，获得最终预测值。本文提出的组合预测模型不仅能够充分利用产品销售的历史数据的信息，同时能够充分利用研究对象影响因素的数据信息。

摘要： 库存控制是一个庞大复杂的工程,因为它与销售、生产、采购及计划各个环节都有紧密关联.但是通常而言,库存控制水平高低主要由销售预测的准确性决定.只有销售预测达到较高的水平,库存控制水平才能达到较高的程度.销售预测数据的准确性影响了库存控制水平的高低。企业首先应学会如何衡量销售预测数据的准确性，然后才可能进行改善并提高预测数据的准确性，预测数据处理方法、预测工具、软件只是一个辅助手段。要真正改善预测数据的准确性，加强与客户的沟通是获得准确销售情报的关键。

摘要： 本文主要内容包括银行网点运营管理分析案例、销售预测与库存优化案例、大型发电机组继电器故障预测案例、商业智能的未来发展趋势。

摘要： 服装产品配货决策影响服装的销售量、企业的服务水平,为制定合理的配货决策,服装企业需建立高精度的预测模型.文章建立了改进GM(1,1)模型,优化了GM(1,1)模型的背景值和初始值,并引入已销售产品的影响因子和干扰因子.以某服装品牌的销售数据为出发点,采用改进GM(1,1)模型对服装品类进行销售预测,预测结果表明:该模型适用于服装销售预测,且准确度较好,可为服装企业的配货决策提供理论依据和技术参考.

摘要： 随着供给侧结构性改革的推进,各类卷烟产品不断涌现,但针对区域性市场,只有部分品牌能够长期留存下来,多数品规在激烈的竞争中被淘汰,这类产品存在销量波动大、预测困难等特点.本研究以某省市场部分卷烟产品现实销售数据为基础,参考近年各类产品生命周期建模方法,利用改进的Bass扩散模型,结合遗传算法对卷烟产品进行生命周期建模.经过数据比对验证了该建模方法的有效性,为产品销量预测和品牌培育提供了理论依据.

摘要： 随着供给侧结构性改革的推进,各类卷烟产品不断涌现,但针对区域性市场,只有部分品牌能够长期留存下来,多数品规在激烈的竞争中被淘汰,这类产品存在销量波动大、预测困难等特点.本研究以某省市场部分卷烟产品现实销售数据为基础,参考近年各类产品生命周期建模方法,利用改进的Bass扩散模型,结合遗传算法对卷烟产品进行生命周期建模.经过数据比对验证了该建模方法的有效性,为产品销量预测和品牌培育提供了理论依据.

摘要： 随着供给侧结构性改革的推进,各类卷烟产品不断涌现,但针对区域性市场,只有部分品牌能够长期留存下来,多数品规在激烈的竞争中被淘汰,这类产品存在销量波动大、预测困难等特点.本研究以某省市场部分卷烟产品现实销售数据为基础,参考近年各类产品生命周期建模方法,利用改进的Bass扩散模型,结合遗传算法对卷烟产品进行生命周期建模.经过数据比对验证了该建模方法的有效性,为产品销量预测和品牌培育提供了理论依据.

摘要： 随着供给侧结构性改革的推进,各类卷烟产品不断涌现,但针对区域性市场,只有部分品牌能够长期留存下来,多数品规在激烈的竞争中被淘汰,这类产品存在销量波动大、预测困难等特点.本研究以某省市场部分卷烟产品现实销售数据为基础,参考近年各类产品生命周期建模方法,利用改进的Bass扩散模型,结合遗传算法对卷烟产品进行生命周期建模.经过数据比对验证了该建模方法的有效性,为产品销量预测和品牌培育提供了理论依据.

摘要： 本文选取地区生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、人均可支配收入等关键宏观经济指标,研究对卷烟销量、单条值、销售额等卷烟销售指标的影响程度.首先通过逐一分析2009-2014年宏观经济指标增长率变化趋势与卷烟销售关键指标增长率变化趋势的异同性,选取同向运动80％以上的指标作为变量,运用Eviews6.0分析工具,构建卷烟销售指标预测模型.其次,结合2015年政府工作报告预期目标,预测2015年大连地区卷烟销售容量,结果表明,卷烟销量存在较大下行压力,单条值和销售额仍有一定上升空间。建议加强信息采集与应用，推进市场化取向改革。

摘要： 本发明公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口。本发明能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。

摘要： 本申请提供一种销售数额预测模型的构建方法、销售数额的预测方法，该销售数额预测模型的构建方法包括：通过获取商品的销售数据，根据商品的销售数据，多个预设日期范围及每个预设日期范围对应的预设活动力度，获取时序训练数据集，并根据时序训练数据集利用损失函数进行模型训练，得到销售数额预测模型。其中，时序训练数据集包括商品的特征和特征对应的销售数额，特征包括标识特征、日期特征，活动特征和时序特征，销售数额预测模型用于根据商品的特征信息，获取商品的预测销售数额范围。通过该技术方案得到的销售数额预测模型，可以针对于商品的活动特征信息对销售数额范围进行预测，不存在滞后性，提高了预测的准确度。

摘要： 本发明公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口。本发明能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。

摘要： 本发明涉及家用电器销售技术领域，具体地说，涉及一种优惠度可提前预测销售额的家用电器销售系统。其包括数据输入单元。本发明中，销售总量模拟计算单元计算销售总量信息，将销售总量信息传输至对应优惠度规律推导单元，对应优惠度规律推导单元结合销售总量信息推导出规律信息，将规律信息传输至销售额预测单元，销售额预测单元根据规律信息该优惠方案产生的销售额进行预测，商家能够通过预测信息进行货物采集，减少货物囤积或者储备不足等问题的出现。

摘要： 本发明为基于医院部分药品销售数据的整体销售额预测方法，属于大数据挖掘、智能推荐系统领域。该方法包含以下步骤：S1：对原始的医院和药品销售数据进行预处理；S2：建立药品索引表、医院索引表；S3：构建医院与药品矩阵，提取医院与药品矩阵中的横向矩阵；S4：建立横向模型，对横向矩阵的医院药品销售额的进行预测；S5：分析医院的属性与销售额之间的相关性，选取相关性高的属性构建纵向矩阵；S6：建立纵向模型，利用纵向矩阵对医院进行聚类、填充，得到完整预测数据。本发明方法能够较好的预测出各个医院中各个药品的销售额，为医药企业提供一定参考价值。

摘要： 本公开提供一种预测模型的训练方法、物品销售信息的预测方法及装置，包括：获取样本数据，其中，样本数据为与销售物品相关的数据，根据不同学习维度对样本数据进行预测，得到不同学习维度各自对应的第一预测结果，其中，不同学习维度用于学习样本数据的不同维度的特征，对各第一预测结果进行集成学习处理，得到样本数据的第二预测结果，并根据第二预测结果生成预测模型，其中，预测模型用于预测物品的销售信息，提高了训练的灵活性和多样性，且由于预测模型学习到了样本数据的不同维度的特征，因此，可以使得预测模型的准确性和可靠性偏高。

摘要： 本发明公开了一种基于销售预测系统的组合模型销售预测方法，包括：搭建组合模型；选取销售数据进行SARIMAX模型预测，得到销售值序列的样本的第一预测序列T；将第一预测序列T合并到特征序列中，通过CATBOOST模型得到第二预测序列T1；将第一预测序列T，第二预测序列T1的预测结果融入特征序列，输入到LSTM模型当中，并进行训练得到第三预测序列T2；加权组合：逐层递归，将每个模型的预测结果，以及特征序列，原始数据进行不断重组训练，加入验证数据集，用来确定组合模型中各个模型的权重，最后根据每次预测结果动态调整权重。本发明解决了单个模型不能处理部分问题的缺陷，提高模型的优越性和泛化性。

摘要： 本发明提供预测商品或服务等的销售状况的系统。进行销售预测的计算机10,通过从数据库8中读取各交易对象的销售业绩,根据前述销售业绩,将各交易对象的销售时间至少作为一项指标,对各个交易对象分类化,并且根据进行预测的交易对象的销售时间,判断进行该预测的交易对象属于哪一类,对进行预测的交易对象,根据与进行预测的时间有类似属性的过去的对应时间中的该交易对象类的销售业绩,对该交易对象进行销售预测。

摘要： 本发明提出一种基于机器学习的服装销售的预测方法和预测装置。所述预测方法包括以下步骤：将销售历史数据存储到销售历史数据库；从社交媒体网络收集社交媒体数据，并将收集的社交媒体数据存储到社交媒体数据库；利用销售历史数据和社交媒体数据建立服装销售预测模型，并利用该模型对服装销量进行预测。本发明有效地利用机器学习技术，提高社交媒体发言与颜色和潮流服饰关系的预测准确性。

摘要： 本发明提供一种基于机器学习及提前分类的新零售终端销售预测方法，属于零售终端分析技术领域，本发明采取了如下技术方案：1.建立完善的预警体系。2.获取有效零售户基本信息与销售数据。3.对零售户销售数据进行清洗并确定多维度特征。4.基于选定特征对零售户群体合理分组。5.利用机器学习算法基于确定特征对零售户进行销售预测。以此提高预测结果的准确性。