怎样做电商的销量预测模型( 五 )
梯度提升机器学习模型、Seq2Seq深度学习模型
京东实践之探索性数据分析
需求数据观测结果
包含季节变量和相关变量的销售数据
数据处理通过采用矩阵因子分解方法填充缺失的数据，预测准确率提高5%-15%
建模长短记忆细胞包含特征和类别嵌入向量。
训练机制捕捉年周期变量
捕捉近期变量
扩大数据范围
更多关于机器学习，人工智能，运筹学的前沿信息可以关注 『运筹OR帷幄』大数据时代的运筹学
■网友
线性回归误差还是挺大的，先用时间序列看趋势和规律，再不断调整其他影响因素
■网友
可以简单的用线性回归模型或者广义线性模型,这种销量的预测其实更多的还是用时间序列仅仅只是对Y进行预测会靠谱一些。
■网友
这真是个大坑。我只能说工具不重要。以及尽可能去明确预测的目标、涵盖的范围。
■网友
对于新品销量预测是有有相关指标可以推荐
■网友
接着请问，像电商有百万种不同的SKU，如何对不同SKU，实现自动选择不同的模型进行预测？
■网友
题主问题解决了没？分享下？
■网友
可以参考我之前写过的一篇文章《深度需求预测》。
枫舞天痕：深度需求预测(Deep Demand Forecast)
■网友
我去。。。。电商原来已经进化到这种地步了~
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