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大数据背景下的商品需求预测与分仓规划

《数学的实践与认识》2017年 第7期 | 李长春   上海交通大学安泰经济与管理学院 上海200030
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摘 要:商品需求预测对于电商企业意义重大,对阿里电商平台的交易数据进行挖掘以获取有效特征,利用特征建立模型对未来两周这些商品的需求进行动态预测,并基于预测结果和成本最小的原则提出分仓规划建议.预测模型选择随机森林做回归,然后在残差分析的基础上建立报童模型求解分仓的库存规划.对特征数量众多的电商交易数据挖掘所建立的模型有助于电商企业进行有效的商品需求预测并据此制定成本更低的分仓规划.
【分 类】【数理科学和化学】 > 概率论与数理统计 > 数理统计 > 一般数理统计
【关键词】 大数据 需求预测 随机森林 报童模型 分仓规划
【出 处】 《数学的实践与认识》2017年 第7期 70-79页 共10页
【收 录】 中文科技期刊数据库