基于大数据的电商销量预测模型研究

摘要随着互联网的普及和电子商务行业的迅速发展，电商销售预测在商业决策中变得日益重要。本文旨在探讨基于大数据技术的电商销售预测方法，以提高模型预测的准确性和实用性。首先，本文收集了大规模的电商销售数据，包括产品销售历史数据、用户行为数据和市场趋势数据。然后，通过数据清洗和特征工程处理，本文构建了适用于销售预测的特征集合。接下来，本文采用了机器学习技术，包括随机森林和决策树，建立了销量预测模型。在模型评估阶段，本文比较了不同模型的性能指标。最后，本文将开发的模型应用于实际的电商销售数据，并对预测结果进行了分析和验证。实验结果表明，基于大数据的电商销售预测模型具有较高的准确性和稳定性，能够有效地帮助电商公司做出库存管理、市场策略和营销决策。本文为电商销售预测的模型选择提供了一种方法和视角，对于提高电商公司的竞争力和商业价值具有重要意义。关键词：大数据；随机森林；机器学习；决策树；模型评估AbstractWiththepopularityoftheInternetandtherapiddevelopmentofthee-commerceindustry,e-commercesalesforecastinghasbecomeincreasinglyimportantinbusinessdecision-making.Thepurposeofthispaperistoexplorethee-commercesalesforecastingmethodbasedonbigdatatechnologytoimprovetheaccuracyandpracticabilityofmodelforecasting.First,thispapercollectslarge-scalee-commercesalesdata,includinghistoricalproductsalesdata,userbehaviordata,andmarkettrenddata.Then,throughdatacleaningandfeatureengineering,thispaperconstructsafeaturesetsuitableforsalesforecasting.Next,thispaperusesmachinelearningtechniques,includingrandomforestsanddecisiontrees,tobuildasalespredictionmodel.Inthemodelevaluationphase,thispapercomparestheperformancemetricsofdifferentmodels.Finally,thispaperappliesthedevelopedmodeltotheactuale-commercesalesdata,andanalyzesandverifiesthepredictionresults.Experimentalresultsshowthatthee-commercesalesforecastingmodelbasedonbigdatahashighaccuracyandstability,whichcaneffectivelyhelpe-commercecompaniesmakeinventorymanagement,marketstrategyandmarketingdecisions.Thispaperprovidesamethodandperspectiveforthemodelselectionofe-commercesalesforecasting,whichisofgreatsignificanceforimprovingthecompetitivenessandbusinessvalueofe-commercecompanies.Keywords:bigdata;randomforest;machinelearning;decisiontree;modelevaluation 目录1绪论11.1研究背景与意义21.1.1研究背景21.1.2研究意义21.2研究内容21.3论文结构安排22文献综述32.1电商销量预测概述32.2大数据在电商领域的应用3 2.3相关研究方法综述53数据与数据的初步分析63.1数据来源与获取63.2数据预处理与清洗73.3特征探索分析84模型介绍与构建104.1机器学习模型104.1.1决策树模型（DecisionTree）104.1.2随机森林模型（RandomForest）114.2模型评估指标124.3模型构建与对比分析144.3.1模型构建过程144.3.2模型对比分析145总结与展望165.1总结165.2展望17参考文献18[6].MSE（MeanSquaredError）MSE（MeanSquaredError，均方误差）是用来衡量模型在回归问题中预测结果与真实值之间的差异程度的指标。它计算的是预测值与真实值之间差值的平方的平均值。MSE越小，表示模型的预测结果与真实值之间的拟合程度越好。MSE的数学公式如下：其中，n是样本数量；yi是第i个样本的真实值；ŷi是第i个样本的预测值。在实际应用中，可以使用MSE作为评估回归模型性能的指标。通常情况下，模型的训练过程会通过最小化MSE来优化模型参数，从而使得模型的预测结果更加接近真实值。R2(R-Square)R2（R-squared，决定系数）是用来评估模型对观测数据拟合程度的一个评估指标。它表示自变量X对因变量Y的解释程度，通常用来衡量模型的拟合优度。R2的取值在[0,1]之间，越接近1，说明回归拟合效果越好。比如R2=0.5，那么说明自变量可以解释因变量50%的变化原因。R2的计算公式如下：其中，SSres是残差平方和，表示模型预测值与观测值之间的差异；SStot是总平方和，表示观测值与观测均值之间的差异。在实际应用中，R2可以用来评估回归模型的性能，当R2接近1时，表明模型能够很好地解释数据的变化；而当R2接近0时，则表明模型无法很好地解释数据的变化，可能存在欠拟合的情况。需要注意的是，R2值也可能为负，这表示模型的拟合程度比直接使用观测均值还要差。4.3模型构建与对比分析4.3.1模型构建过程本文通过对不同数据特征的选择按照图3.2所示热力图建模，并进行预测。本文中，我们通过在JupyterNotebook中使用Python语言的代码，利用建模函数对决策树回归和随机森林回归进行了参数调整。调整后的参数列表以文件附件的形式陆续列在本文末尾。本文进行模型构建的流程按图4.3所示，首先，将对收集到的数据进行预处理得到合适的预测数据集，然后对数据集进行特征分析得到适合销量预测的指标并选择特征分析得到的指标进行训练集与测试集的划分，本文将训练集与测试集之间的比例按82进行区分，然后通过划分的数据集对模型进行训练，再通过不同指标对模型进行评估，最后对得到的评估指标进行分析并得出结果。图4.3预测模型4.3.2模型对比分析对比不同模型在测试集上的评估指标，找出表现最好的模型。分析每个模型的优缺点，了解它们在不同情况下的适用性。由于本文中所用的模型评估指标为MAE、MSE和R2，所以需要清楚了解不同指标的不同评估方法。图4.4R2、mae、mse评价指标对比柱形图 表4.1训练集上的预测评价回归模型特征参数R2MSEMAE决策树模型123456n_estimators=100,random_state=420.85927.10810.1325随机森林模型123456random_state=420.84158.00320.1614 其中，表4.1特征列中1指标为商品单价，2指标为商品折扣金额，3指标为商品支付方式，4指标与5指标分别为商品出售年份、月份、6指标为商品销量通过对表4.1中不同评价指标结果以及图4.4不同指标对比柱形图进行分析，得出随机森林模型以及决策树模型在对销量预测的拟合效果，然后通过不同指标结果对两个模型进行分析。分析如下：决策树回归的均方误差（MSE）为7.108，随机森林回归的MSE为8.003。较低的MSE表明模型的预测结果与实际结果更接近，因此可以得出决策树模型的预测结果更接近实际结果。决策树回归的平均绝对误差（MAE）为0.133，随机森林回归的MAE为0.161。较低的MAE表明模型的预测结果更准确，因此可以得出决策树模型的预测结果更准确。决策树回归的R2为0.859，随机森林回归的R2为0.842。R2越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好，即模型的解释能力越强，因此可以得出决策树模型的预测结果更准确。综上所述，决策树和随机森林都可以用于预测销量，但从这些指标来看，决策树模型在这些评价指标上表现稍好一些，具有更低的MSE和MAE，以及稍高的R2。图4.5不同特征重要性图4.5是基于决策树模型得到各变量在决策树销量预测模型中的重要性，可以清晰的看出在不同变量中折扣金额对于销量的重要性是最高的，商品单价次之，这是满足生活实际的，且具有代表性。5总结与展望5.1总结在本文中，我针对电商销量预测问题展开了一系列的实验和分析，主要包括以下几个方面的工作：首先是实验设计与数据准备，我收集并整理了历史销售数据，并进行了合理的数据集划分和特征工程，为后续的模型训练和评估做好了充分准备。然后是模型选择与比较，我尝试了两种机器学习模型，决策树和随机森林，并对它们在测试集上的预测性能进行了详细比较，最终找出了最优的预测模型。在得到不同预测模型的评估指标后，我进行了结果分析与改进，我对模型预测结果进行了分析，包括对模型表现的比较、特征重要性的分析等，从中找出了模型的优缺点，并提出了可能的改进方向。我通过对随机森林回归和决策树回归模型进行了比较，同时评估了它们在销量预测方面的性能。结果显示，决策树回归模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R-squared）方面表现更好，具有更低的误差和更高的拟合度。然后我以决策树模型为基础对特征进行重要性的分析，清晰的看出在不同变量中折扣金额对于销量的重要性是最高的，商品单价次之，说明商品销量与折扣金额存在相关性，因此建议各电商平台通过在不同节日对商品进行合适的促销，是商品销量上升，提高商品利润。当然，从图4.2也能清晰的得到商品价格对商品销量的影响重要性，企业也可以通过商品价格与商品折扣金额动态调节不同日期的商品价格，例如，在春节提高商品价格增加商品折扣金额，可有效增加商品销量，提高利润。5.2展望尽管我在本研究中取得了一定的成果，但还有许多工作有待进一步探索和深入研究，例如，没有对节日深入去探究节日与销量之前存在的联系，对于未来的工作，我们可以进一步优化模型，以提高预测精度。可能的改进方法包括特征工程的进一步探索，例如引入更多的特征变量或者尝试不同的特征转换方法。此外，我们还可以尝试使用其他的机器学习算法，如支持向量机（SVM）或神经网络，来比较它们与随机森林和决策树的性能。另外，对于数据的收集和清洗也是至关重要的，可以进一步优化以提高模型的预测能力。由此可见，销量预测是一个具有挑战性但又非常重要的问题，不仅对于企业的生产和经营具有重要意义，也对电商市场进行市场细分、客户细分的预测有更加丰富的应用场景和价值，而且通过持续地改进模型和数据质量，我们可以更准确地预测销量，从而做出更明智的决策，提高销售效率和利润。参考文献赵颖.基于回归分析的我国汽车销量预测模型研究[D].华中师范大学,2014.刘治.基于数据挖掘的电商销量预测研究[D].北京交通大学,王楹.决策树模型在大豆期货价格趋势预测中的应用研究[D].西北师范大学,2022.DOI:10.27410/ki.gxbfu.2021.002135.王奕森，夏树涛．集成学习之随机森林算法综述［Ｊ］．信息通信技术，2018于浩.基于随机森林和LSTM网络的股指预测模型优化研究[D].哈尔滨商业大学,2024.DOI:10.27787/ki.ghrbs.2023.000343.杨锦辉,宋君强.混沌系统模型误差平均绝对误差增长过程研究[J].物理学报,2012,61(22):148-153.王阳,何利力,郑军红.基于改进注意力机制Transformer网络的快消品销量预测方法[J].智能计算机与应用,2024,14(01):175-179.吕杰妮.考虑天气信息的服装销售预测[D].浙江理工大学,2023.DOI:10.27786/ki.gzjlg.2023.001239.周小溪,徐行,孟剑飞等.服装销售预测方法研究进展[J].针织工业,2020(03):68-72.GiriC,ThomasseyS,ZengX.Exploitation