本發明涉及線下門店銷量預測，具體為一種線下門店商品銷量預測方法。
背景技術：
1、線下門店是指在實體物理空間中設立的，用于展示、銷售商品或提供服務的商業場所，它是傳統商業活動的重要載體，與線上電子商務平臺相對應，例如，街邊的服裝店、超市、餐廳、理發店等都屬于線下門店的范疇。
2、目前線下門店無法準確預測商品銷量對經營至關重要，傳統上依賴經驗與簡單統計，存在諸多問題，一方面，影響銷量因素繁雜，如天氣、節假日、競爭、經濟形勢及消費偏好變化等，僅靠歷史銷售數據的簡單分析無法全面考量，另一方面，傳統的數據記錄與分析方式效率低、準確性差，難以處理大規模多維度數據，也無法挖掘潛在規律，而且新興門店或變化快的行業，因歷史數據少，傳統方法作用受限，為此，我們提出一種線下門店商品銷量預測方法。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種線下門店商品銷量預測方法，具備預測準確的優點，解決了目前線下門店無法準確預測商品銷量對經營至關重要，傳統上依賴經驗與簡單統計，存在諸多問題，一方面，影響銷量因素繁雜，如天氣、節假日、競爭、經濟形勢及消費偏好變化等，僅靠歷史銷售數據的簡單分析無法全面考量，另一方面，傳統的數據記錄與分析方式效率低、準確性差，難以處理大規模多維度數據，也無法挖掘潛在規律，而且新興門店或變化快的行業，因歷史數據少，傳統方法作用受限的問題。
2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種線下門店商品銷量預測方法，包括以下步驟：
3、a、從門店系統廣泛且精準地提取至少一年銷售、庫存和會員數據，同時全面采集外部數據，運用智能算法仔細清理銷售數據中的異常值與缺失值，確保數據的準確性與完整性，為后續分析筑牢根基；
4、b、特征構建：提取銷售時間、商品屬性及關聯特征，組合各類特征并篩選有效組合，統一量綱處理數據；
5、c、模型訓練：依據數據特征謹慎選擇arima或合適的機器學習模型，合理劃分訓練集與驗證集開展嚴謹訓練并精細調參，巧妙運用正則化及其他先進技術防止模型過擬合，提升模型的穩定性與泛化能力；
6、d、模型評估：運用mse、mae等專業指標精確評估模型在驗證集上的性能表現，借助可視化圖表直觀呈現數據特征與模型預測結果，通過多輪交叉驗證深入探尋模型的改進方向，不斷優化模型效果；
7、e、預測決策：運用訓練優化后的模型精準做出1-4周及1年的銷量預測，依據預測結果緊密結合門店實際情況制定詳盡的庫存管理、員工排班、營銷策略和采購規劃，全方位提升門店運營效益。
8、優選的，所述在數據采集與清理步驟中，對于銷售數據中的促銷活動信息，詳細記錄促銷的類型、起止時間、力度以及參與商品，后續分析其對銷量的影響。
9、優選的，所述在特征構建步驟中，針對商品屬性特征，進一步細分商品的適用場景和目標客戶群體特征，并納入特征組合。
10、優選的，所述在模型訓練步驟中，采用交叉驗證的方法選擇最優的模型超參數組合，提高模型的泛化能力。
11、優選的，所述在預測決策步驟中，根據不同商品的銷量預測結果和庫存周轉率，制定差異化的庫存補貨策略。
12、優選的，所述建立定期的數據更新和模型重新訓練機制，以適應市場變化，保證預測的準確性。
13、優選的，所述在預測決策步驟中，根據長期銷量預測和供應商合作情況，制定靈活的采購計劃，降低采購成本。
14、優選的，所述在整個銷量預測過程中，對數據進行加密處理，保障數據安全和隱私。
15、與現有技術相比，本發明提供了一種線下門店商品銷量預測方法，具備以下有益效果：
16、本發明數據處理與模型構建精準，實現銷量精準預測，助門店降本增效，優化運營，提升效益與效率，保障供應，挖掘商品特征，定位客戶，增強競爭力，模型適配市場變化，提升市場份額，基于預測控成本、保盈利，數據加密保安全信譽，促門店穩定發展，提升綜合實力。
1.一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在數據采集與清理步驟中，對于銷售數據中的促銷活動信息，詳細記錄促銷的類型、起止時間、力度以及參與商品，后續分析其對銷量的影響。
3.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在特征構建步驟中，針對商品屬性特征，進一步細分商品的適用場景和目標客戶群體特征，并納入特征組合。
4.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在模型訓練步驟中，采用交叉驗證的方法選擇最優的模型超參數組合，提高模型的泛化能力。
5.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在預測決策步驟中，根據不同商品的銷量預測結果和庫存周轉率，制定差異化的庫存補貨策略。
6.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述建立定期的數據更新和模型重新訓練機制，以適應市場變化，保證預測的準確性。
7.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在預測決策步驟中，根據長期銷量預測和供應商合作情況，制定靈活的采購計劃，降低采購成本。
8.根據權利要求1所述的一種線下門店商品銷量預測方法，其特征在于：所述在整個銷量預測過程中，對數據進行加密處理，保障數據安全和隱私。