[发明专利]一种基于随机森林的时尚手袋销售预测方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林的时尚手袋销售预测方法，包括下述步骤：S1，根据城市获得的历史销售数据，按周划分，以数据中心度量填写缺失值；S2，分析建立模型的特征，进行特征工程；所述特征具体为：(1)按照实际的销售量情况，对城市划分等级；(2)考虑生活水平影响，获取所在季度的城市经济增速；S3，建立随机森林模型；本发明除了考虑历史销售数据，还考虑了其他外在的影响因素列为特征；利用随机森林模型，随机森林模型具有不用剪枝，不用进行特征选取，计算开销小，训练速度快的优点；本方法难易度适中，因此容易实施，实用性强。

技术领域

本发明涉及产品销售预测技术领域，具体涉及一种基于随机森林的时尚手袋销售预测方法。

背景技术

随着社会经济的发展，人民消费水平也逐渐提高，品牌时尚女包已经是人们常见的消费品，对于品牌方来说，一段时间内的销售量直接关系到公司的业绩，如果能够获知一段时间产品的潜在销售量，可以为生产线的短期规划，为品牌方的产品设计和宣传侧重提供参考。所以针对时尚手袋的销售预测具有重要意义。

不同于普通产品更新迭代快，品牌时尚手袋由于价高，具有一定收藏价值，一些产品成为经典，很明显具有长生命周期。对于长生命周期的产品的销售量预测，需要考虑更长的时间特征。而且，如果方案中仅仅用划分时间段的总体销售量作为特征进行预测，这对于单独产品的销售量预测没有很好的效果。最后，考虑外在的因素，如一些产品也会受天气的影响，时尚手袋往往使用真皮制作，在潮湿的环境中容易变皱，发霉，也会影响到消费者的使用率，所以也要综合考虑天气的情况，同时在不同的地区，销售量也是不一样的。

针对产品的销售量预测，现有技术中，国内的王瑞公开了一种“基于龚柏慈曲线的耐用品销售预测简单模型”，其利用龚柏慈数学曲线模型及历年销售数据，得到待定参数，最后获得简单的需求预测模型；陈银光等人公开了一种“基于改进加权移动平均法的服装销售预测”，其引入了趋势的概念和解决预测延迟现象的方法，并提出了改进的加权移动平均法，结合历史销售数据进行预测。但是，这些方法的模型都较为简单，而且只考虑了历史销售数据，没有考虑产品本身的特点及外在环境的影响特点等作为特征，因此所得到的预测结果准度不高，预测效果依然有待提升。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于随机森林的时尚手袋销售预测方法，该方法解决只利用历史销售量、没有考虑单独产品的特征和外在环境特征、单独产品预测效果较差的问题，能够综合考虑产品的特征、历史销售量、外在环境的特征，利用随机森林算法，达到提高预测精度的效果。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种基于随机森林的时尚手袋销售预测方法，包括下述步骤：

S1，根据城市获得的历史销售数据，按周划分，以数据中心度量填写缺失值；

S2，分析建立模型的特征，进行特征工程；所述特征具体为：

(1)按照实际的销售量情况，对城市划分等级；

(2)考虑生活水平影响，获取所在季度的城市经济增速；

(3)该周天气特征，获取其总体天气情况，分为晴天、雨天、阴天，此为标称型特征，将其编码成三维二值特征，即在对应状态值的位置设置为1，其余位置都设置为0；

(4)是否促销日，该周存在重要促销日如6.18、双11的划为等级4，元旦、春节划为等级3，端午、国庆划为等级2，剩余的节假日划为等级1，普通日子标0；

(5)时尚手袋产品款式划分：主要有双肩包、挎包、手提包、手拿包，标称型特征，同样编码成二值特征；

(6)有无肩带、有无配饰、有无防水涂层均为二元特征，“有”则标1，“无”则标0；