聊一聊电商中的需求预测

分享电商需求预测的一些实战心得。首先，我们通过实例来理解其应用场景和问题。目标在于通过提前规划补货，避免临时缺货或库存积压，从而优化整个业务流程。

需求预测的核心任务是预测商品未来的需求量，需要对商品（SKU、SPU等）、时间（日、周、月等）、渠道（自营、第三方等）进行多维度考量。预测可分为离线和实时两种，离线提供历史数据表，实时则实时响应用户输入，如价格和渠道信息。

预测结果类型多样，包括点预测、区间预测和概率分布预测。每种方法针对的问题和精度要求不同。理解业务至关重要，例如，判断缺货的标准并非简单地看销量，还要考虑库存变动和业务特殊情况。

业务的快速变化对预测带来挑战，如商品迭代、客户端更新和运营策略调整。周期性因素如季节性和促销活动对预测准确性影响大。同时，数据质量问题，如脏数据和提前期的不确定性，也需妥善处理。

技术方案方面，预测流程涉及数据探查、模型选择（如规则模型、时序模型、决策树和深度学习）、评估误差等步骤。模型的选择要基于业务需求、数据特点和资源限制。评估时，需考虑业务目标，如补货、营销等，以制定合理的误差指标。

最后，虽然需求预测存在不确定性，但通过概率分布和决策模型，我们可以量化风险，制定出最优的补货策略。整体而言，需求预测是一个系统性的任务，需要业务和技术的深度融合，以提升电商业务的效率和效果。