产品订单的数据分析与需求预测

摘要

本题主要开发一个产品订单的数据分析与需求预测模型，首先从题干给出的数据进行多层次分析，研究各个因素对于产品需求量所产生的不同影响，然后再经过深入分析，建立预测模型，预测题目给出附件3月的月需求量，并分别按天，周，月的时间粒度进行预测，探讨不同预测粒度对预测精度的影响。

对于问题一，从训练数据集的各个因素对于产品需求量进行分析，这里我们采用相关性分析的方法，对各个因素的影响进行具体量化。

对于问题二，基于问题一各个因素所产生的影响，对于需要进行训练的数据列进行筛选，然后我们首先采用数据预处理，对相关数据进行标签化和特征降维处理。我们引入了基于梯度提升树的预测模型，分别训练出年，月，日的三个预测模型，经过模型准确度互相比对，我们最终选择了基于月份的预测模型，按照训练模型对于题干的数据进行预测，并最终将数据结果整理为题目要求的样式。

关键词： ARIMA、 机器学习、深度学习、多因素分析、组合预测

目录

一、问题重述........................................... 1

1.1 问题一......................................... 1

1.2 问题二......................................... 1

二、模型的假设......................................... 1

三、符号说明........................................... 1

四、模型的构建与求解................................... 2

4.1 问题一......................................... 2

4.1.1 不同价格对需求量的影响................... 2

4.1.2 所在区域对需求量的影响................... 2

4.1.3 不同销售方式的需求量特性................. 3

4.1.4 不同品类的需求量特点..................... 4

4.1.5 不同时间段的需求量特性................... 5

4.1.6 节假日对需求量的影响..................... 5

4.1.7 优惠活动对需求量的影响................... 6

4.1.8 季节对需求量的影响....................... 6

4.2 问题二......................................... 7

4.2.1 数据预处理............................... 7

4.2.2 构建时间序列预测模型.................... 10

4.2.3 预测未来三个月的需求量.................. 12

五、模型的评价........................................ 13

5.1 模型的优点.................................... 13

5.2 模型的缺点.................................... 13

5.3 模型的评价与推广.............................. 13

六、参考文献.......................................... 13