在当今互联网经济的快速发展下,线上交易模式在电商领域的应用越来越广泛,随之而来的是对于电商产品销量预测的需求日益增长。准确的销量预测对降低供应链运营成本、提升企业决策效率至关重要。然而,由于线上交易数据多属于小样本范畴,使用传统方法往往难以获得较高的预测精度。本文针对这一问题,提出了一种基于集成学习Xgboost的预测模型,通过综合考虑在线搜索、在线评论、页面访问、库存与订购量、情绪指数等多维指标,并采用熵值法融合同类指标,构建了一个有效的电商产品销量预测模型。
我们来明确几个关键词的含义:
- 销量预测:是指利用各种预测方法和技术,基于当前的市场销售数据、历史销售数据以及其他可能影响销量的各种因素,对未来的销售数量进行预估。
- 电商产品:指通过电子商务平台进行买卖的商品,这类产品销售的特点是依靠网络平台,其销售数据通常以电子形式存在,便于收集和分析。
- 小样本:在统计学中,样本量不足以代表总体特性或者无法得到稳定统计推断的情况。
- 多维指标融合:指的是把多个不同维度的指标综合在一起,通过数据融合技术或数学方法,得到单一的评价指标或者综合指标。
- Xgboost:是一种集成学习方法,它采用多个决策树作为基学习器,在梯度提升的框架下进行训练,具有训练效率高和预测准确的特点。
在文章中,作者首先指出了传统预测方法在小样本电商产品销量预测中存在的问题,即预测精度较低。为解决这一问题,作者提出基于Xgboost集成学习方法构建销量预测模型。该模型不仅考虑了影响销量的多维指标,还采取了特定的数据预处理和融合手段。
具体来说,模型综合考虑的多维指标包括:
- 在线搜索:反映了消费者的购买意向,是影响销量的重要因素。
- 在线评论:包含消费者对产品的评价和反馈,可以影响其他消费者的购买决策。
- 页面访问:访问量高通常意味着潜在客户的关注度高,对销量有正面影响。
- 库存与订购量:直接反映了产品的供给与需求关系。
- 情绪指数:通过对在线评论进行情感分析得到的量化指标,可以反映市场对产品的情感倾向。
为了对这些多维指标进行有效的融合,作者使用了熵值法。熵值法是信息熵理论在多属性决策分析中的应用,用于确定指标的权重。它能够处理指标间的关联性,为融合提供一种客观的量化标准。
在建立预测模型时,作者应用了Logistic函数和正则修正项,并结合贪心算法划分子树。Logistic函数主要用于处理二分类问题,通过限制其输出在0到1之间,使其适合用于预测概率。正则化项用来防止模型过拟合,保证模型的泛化能力。贪心算法则是用来优化决策树的划分,以达到预测精度的最优。
为了验证模型的有效性,作者选择了京东商城联想zukz2手机产品作为案例进行模型检验,并将结果与BP神经网络、支持向量机(SVM)和BP-SVM组合预测模型进行对比。通过实际的预测结果发现,考虑多维指标的Xgboost模型的预测精度显著高于其他模型,这为小样本数据下电商产品销量预测提供了新的方法和思路。
该研究展示了在小样本情况下,通过集成学习和多维指标融合方法提升销量预测精度的可行性。对于电商企业而言,这样的模型和方法不仅可以提高销量预测的准确性,还可以辅助企业做出更好的库存管理和市场推广决策。对于学术界来说,该研究提供了一种新的数据融合技术应用案例,并且推动了电商数据分析技术的发展。