大数据在各领域应用之销量预测

在接下来的文章中，会和大家一起探讨下大数据在各行各业务的应用，也欢迎大家投稿，或者加入交流群一起探讨大数据的价值和作用。

用户的历史购物行为等大数据可以精准地预测销量，为电商的供应链和库存等提供参考意义。通过海量的大数据，我们可以进一步了解用户需求，甚至可以在用户没有下单的情况下就精准预测到他想购买的商品，为用户带来更好的体验。例如，通过分析用户浏览和购物行为等大数据，我们可以预测出配送站周边的iPhone X的需求量，提前把商品运输到配送站。这样，在用户真正下单以后，配送员就不用等待从总部发起的物流，而是直接在配送站提取手机配送给用户，这样会更加省时、高效。

销量预估在电商的销售、市场和运营等环节中无处不在，它会影响企业每一次营销或者市场运营等活动的成本投入，甚至影响企业的整体战略及规划。销量预估主要是根据历史销售量情况，结合未来一段时间内可能存在的影响因素，并结合消费者的购买决策行为，构建消费者决策行为预测过程模型，估计商品的销售情况，还可以预测包括消费的购买决策内容偏好、消费者的消费喜好、消费方式以及消费时间等。这样，基于消费者的喜好和销量预估情况，市场营销人员就可以根据预测结果指定营销活动及方案，确保决策的科学性。

在电商销售中，供应链是一个重要的环节。一个运转良好的供应链可以提升企业的竞争力，确保不会出现库存积压和缺货的情况。用大数据精准预测产品的销量，可以提高电商的库存周转率，精准匹配用户的需求和商品的供应，提升运营水平。例如，在双十一期间，某电脑厂商想要了解用户对各个航线的需求情况，哪些机型更合适用来做促销，是刚上线的最新机型，还是性价比比较好的千元机。在选择好机型后，该厂商还要根据效率预测情况调整库存数量，要能够根据预测情况对库存进行补充以防没有商品。

如何进行销量预测呢？在很多公司，往往都是领导拍脑门指定一个数字，或者销售营销人员根据以往经验推测一个数字。但真正的销售预测，是通过严格数据筛选和模型计算出来的，是基于数据的一种科学决策。

目前对于销售预测，机器学习起到的作用越来越大，使用神经网络、决策树、线性回归等算法，不断调整参数和优化，直到达到一个比较理想的效果。在机器学习预测销量的时候，首先，需要选取历史数据，并对数据进行一定规则的清洗，把一些促销或者活动的数据消除掉以免影响分析结果，然后再对历史数据用机器学习做一个完整的认识和学习大数据应用领域，通过模型对数据的学习，提取相关特征，就可以得到一批训练样本。例如，我们可以把清洗以后的2017年全年的销售数据作为训练集合，把2018年上半年的数据作为测试集合。

比如，我们要用随机森林模型对销量进行预测，可以把营销活动等做成连续变量，把这些不同的变量分布在树形图不同的分支上，然后利用这些变量做回归，这样我们就可以清楚地看到，某一时段的销售额是如何受售价、产品特征等因素影响的，并拟合出算法模型。在得出模型后，我们便可以导入2017年的历史数据，利用2017年的数据预测出2018年的销售数据，并结合真实数据进一步调优，这样就可以进行销量预测了。

上面只是一个简单的销售预测的例子，在实际的应用中还需要大量的参数调优、优化样本和迭代模型，并根据预测出的数据，结合实际情况和业务经验，做进一步的验证判断，进一步指导业务决策。

随着机器学习的不断发展，相信未来的销售预测会越来越准确，购物这件事可能会慢慢从先购买再配送的方式，变成先配送然后再购买的情况，用户购物也会逐渐由主动变得被动。

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（编辑：武汉站长网）

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