在菜鸟—需求预测与分仓规划比赛上，“商品小A”团队获得了冠军。队长袁光浩分享了“商品小A”团队的数据探索以及算法实现过程。

零售数据分析的职责是根据客户的数据做客户的数据分析报告，客户可以基于报告得到的结论对商业决定做修正。

赛题背后的商业需求

按照官方的说法，对未来商品需求进行准确的预测，可以帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，提升用户的体验，对整个行业的效益提升起到一定作用。此时，大家可能有一个疑问，销售的带链呢？货品如果是很少的，意味着商家失去了销售的机会，这其实是一种隐性的损失。

数据探索

比赛提供的数据中，最引人注目的是，在20万商品里面最后出现的日期中最早的那一个，即2015年12月21日，这意味着这个商品在整个数据集里面是有效的，我们需要预测其在2016年年初的销量。根据销售时间和总量的分析，删除促销热的数据之后，发现其是递增的。这些数据为方案的决策起到了一定的作用。

其中，有一个商品A，经过2015年春节之后它就不再销售了，经过在同一个供应商找与A商品类似的商品，但是并没有找到，这在实际的应用中比较罕见。但是为什么出现这样的情况呢？这说明了数据脱敏做的非常好，商家将数据隐藏起来保障其权益，其他人难以通过数据追踪商家运营模式。最初的思路是按照我们的工作习惯，去寻找其主流商品，找到其搭配的商品，但是这种方法是基本做不到的。

另外一种情况，有一些商品的生命周期比较长，在2014年的年末和2015年的年末走势是比较相近的，我们可以利用这个特征来预测其下一年的销售情况。

数据分析预测

通过上述的数据探索，我们大致可以了解数据的构成。大部分商品是从2015年开始销售的，在2014年并没有留下太多对我们有用的信息。对于大量的数据，我们怎么挖掘信息？首先，可以通过时间序列来探测，但是可能损失一些重要的特征，比如相同种类的商品（同一商品，或者不同商家的）竞争关系就会丢失掉。

更优的做法是采用机器学习的方法。具体的做法是通过近期的销量情况，去研究此后两周销量总量的影响情况。我们需要建立预测模型，利用回归分析方法进行预测。我们需要专门针对数据集做一个分类，因为对于主力商品，商品的规划会特别关注商品的销售曲线，这些都人为可以控制的（通过价格等因素）。所以对于找出规律的这些商品，需要单独拿出来，因为剩下的大部分数据中还会有很多的噪声，如果一起训练的话会影响这部分商品的预测。对两部分商品分别做回归预测过程中，对双十一这种特殊的销售情形需要做一定的过滤。

特征曲线确定好之后，开始做数据深层的准备。在这个阶段同时进行的还有数据的处理，比如把缺失的数据用非聚划算销量算法补齐，过滤算法也是在这个阶段完成的。为什么要过滤掉具有波峰的数据？因为经过双十一之后，商家在一月初二月初做促销的可能性就会降低，虽然这不一定正确，但是在缺乏商家有效信息的情况下，选择一个保险的策略是正确的。

可以利用滑动窗口的方法创建训练集和验证集。创建验证集可以让我们有快速的方法验证我们的思路。我们把最后14天的非计划的数量值作为目标值，把之前14天的各种数据计算出来作为特征值，向前滑动14天。以此类推，做10个窗口。并且，还需要对任务空间产生的数据集做一次处理。首先对训练集进行训练，得到模型之后对验证集做一次预测。然后把预测不准的窗口从训练集删除，重新将其和验证集合并，对线上的测试指标做真正的预测。

最终采用的模型是线性回归和xgboost模型。分别建模、运算，然后对运行的结果做一个合并，根据验证集改变模型的权重。把分仓和母仓分别建模，因为有些商户做活动的时候是全国所有的仓库一起升一起降，有些商户是依次出现的，有些则是没有规律的，因此分别建模会比较好。

总结

如果有更丰富的数据，比如商家的计划、库存，那么我们可以做更好的预测。如果对业务越了解，建立的模型就越接近真实情况。并且，组合不同的算法往往是更有效的。