儿童户外产品未来销量预测模型分析数据

本模型基于历史订单数据，融合时间序列特征与外部影响因子（气温、节假日、大促日等），按省份维度构建每日销量滚动预测模型。内部应用中，可辅助单品生产排产、区域化原料采购、仓储规划及安全库存设置，降低缺货与积压风险。外部应用中，预测结果可作为标准化数据产品，为下游分销商提供前瞻性的区域补货建议，为物流服务商优化运力配置与配送路线提供量化依据，为广告投放平台提供高峰时段的流量预判，同时脱敏后的区域销量预测数据可为行业研究机构、咨询公司分析儿童户外消费趋势提供客观数据支撑，实现从企业内部决策到产业协同的多层次复用价值。适用于儿童户外产品品牌商、制造商、供应链服务商、电商平台、物流企业及行业研究机构。一、数据采集 原始数据来源于淘宝天猫平台儿童户外产品订单，包含以下字段： 订单编号、订单创建日期、宝贝标题、（多个产品以英文逗号“,”分隔）、宝贝总数量（件）、订单状态（仅取“交易成功”）、收货省份；外部辅助数据（需单独接入）：节假日列表（如元旦、春节、清明、劳动节、端午）、大促日列表（如6月1日、6月18日）、各省份每日平均气温（摄氏度）。 二、数据处理 1.数据聚合 按“日期 + 产品名称 + 收货省份”分组，对销量（件）求和，得到每日每个产品在各省的销量（单位：件）。 2.产品筛选 统计每个产品的总销量（件），取销量最高的前50个产品进行建模预测，其余产品暂不参与。 三、特征构造 对每个“产品+省份”组合，依次计算以下特征（用于模型输入）： 滞后销量：过去第1天、第2天、第7天、第30天的单日销量（lag‑1, lag‑2, lag‑7, lag‑30），单位：件。 滚动统计：过去7天、14天、30天的销量均值（件）、标准差（件）、最大值（件），滚动窗口不含当日。 时间特征：星期几（1‑7）、月份（1‑12）。 外部特征：是否节假日（0/1）、是否大促日（0/1）、平均气温（摄氏度）。 目标变量（当日实际销量）同时保留。 四、数据清洗与取整 1.剔除特征中 lag‑1、lag‑2、lag‑7、lag‑30 同时为0的记录（此类记录缺乏有效历史信息，不参与模型训练与预测）。 2.取整规则：对以下字段采用向下取整（保留整数部分）：过去7天、14天、30天的销量均值；预测销量（件）、预测下限（件）、预测上限（件）。对以下字段保留原始计算小数位：过去7天、14天、30天的销量标准差。 五、模型训练与预测 采用XGBoost回归模型。对每个“产品+省份”组合，从2024年2月1日开始，对每一天使用该日之前的所有历史数据训练模型，然后预测当日的销量。基于训练集残差的标准差计算80%置信区间：预测下限 = 预测值 - 1.28×残差标准差，预测上限 = 预测值 + 1.28×残差标准差。每日滚动预测，输出未来每一天的预测结果（直至数据最后日期）。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是基于淘宝天猫儿童户外产品订单数据构建的销量预测模型数据集，融合时间序列特征与外部影响因子（如气温、节假日、大促日），按省份维度每日滚动预测产品销量，可用于辅助生产排产、采购规划、仓储管理及分销补货决策。数据集包含预测日期、产品名称、省份、滞后销量、滚动统计、时间特征、外部特征、预测销量及实际销量等字段，共3815条记录。模型采用XGBoost回归，基于历史数据迭代训练并输出80%置信区间，适用于品牌商、制造商、供应链服务商及行业研究机构等场景。