基于時間序列的電商銷售預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，網(wǎng)上購物逐漸走進人們的日常生活。伴隨全球范圍內(nèi)的網(wǎng)上購物市場的不斷擴大，大型企業(yè)級電子商務(wù)類網(wǎng)站應(yīng)運而生。eBay作為全球最大的B2C電子商務(wù)平臺之一，提供線上拍賣以及網(wǎng)上購物。伴隨著eBay在全球范圍內(nèi)業(yè)務(wù)的擴大，促使了線上商品種類類別以及商品數(shù)量的迅速增大，這樣給銷售部門制定精準的銷售計劃帶來了巨大挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為：第一，eBay平臺上哪些商品類別是具有季節(jié)性的，銷售部門在制定商品投放計劃時，如何能夠挑選出季節(jié)

2、性最相關(guān)商品類別進行投放；第二，在制定推廣以及營銷計劃時，對不同類別的商品，為了節(jié)約推廣成本，又能提高商品的銷售量，如何選擇最恰當時機進行線上推廣，這個就需要找到商品類別的購買窗口，即商品的開始購買時間以及購買的結(jié)束時間；第三，對商品類別銷售額銷售量做銷售計劃，需要精準預(yù)測用戶需求，賣家根據(jù)需求量來增減對庫存的管理。預(yù)測不僅可以預(yù)測消費者需求，而且可以預(yù)測市場變化。銷售部門制定銷售計劃以及營銷策略都應(yīng)該依據(jù)科學(xué)的預(yù)測結(jié)果來確定。通過對銷

3、售數(shù)據(jù)的時間序列的挖掘，我們可以知道eBay平臺上哪些商品類別是具有季節(jié)性的，既可以探測出季節(jié)性商品類別的購買窗口，又能精準預(yù)測季節(jié)性商品類別的銷售量和銷售額，這樣就為銷售部門投放最相關(guān)季節(jié)性商品類別、線上推廣計劃以及賣家?guī)齑婀芾硖峁┝丝茖W(xué)管理和正確的決策依據(jù)。
　　本文采用了科學(xué)、合理的數(shù)學(xué)模型結(jié)合計算機應(yīng)用技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于時間序列的電商銷售預(yù)測系統(tǒng)。由于eBay線上很多的商品類別是同時具有趨勢性和季節(jié)性的，所以在時間序列

4、預(yù)測模型上，是以季節(jié)性的差分整合滑動平均自回歸模型(ARIMA)為基礎(chǔ)，進行稍微修改，來滿足本文研究的銷售時間序列。本文修改過后的模型稱之為季節(jié)性銷售預(yù)測模型(SARIMA)。該模型能夠同時考慮商品銷售的趨勢和季節(jié)因子。對商品類別的銷售量銷售額的時序分析，挖掘出具有季節(jié)性和非季節(jié)性的商品類別，并對具有季節(jié)性商品類別銷售額和銷售量進行預(yù)測。ECSFS(E-commerce Sales Forecast System)主要包括銷售數(shù)據(jù)預(yù)處理

5、模塊、時間序列挖掘算法以及銷售預(yù)測結(jié)果可視化模塊等等。ECSFS的銷售數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊是一個基于Teradata數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，提供ECSFS銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。時序挖掘模塊是銷售預(yù)測系統(tǒng)核心模塊，包含季節(jié)性商品類別銷售預(yù)測模型以及發(fā)現(xiàn)商品類別購買窗口。最后預(yù)測結(jié)果可視化模塊是展示 eBay季節(jié)性和非季節(jié)性的商品類別、季節(jié)性商品類別的相關(guān)程度、月銷售額以及銷售量的預(yù)測、商品類別的購買窗口時間等等。根據(jù)對ECSFS性能測評結(jié)果可知，對U