Python风控模型与数据分析
Python风控模型与数据分析

2023MathorCup高校数学建模挑战赛B题建模思路

一、赛题

赛道 B：电商零售商家需求预测及库存优化问题

        电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面：
需求预测
        预测往往是智能供应链的决策基础，它可以让管理者提前预知各地的需求，从而将库存提前放在靠近需求的仓库中，此时的预测任务为：根据历史一段时间的需求量，预测各仓库中各商品未来需求，“预测维度”即为不同商家在各仓库中存放的各种商品每天的数量。一般来说，企业会首先根据数据的历史情况，分析出需求量序列的数理特征，对相似的需求量序列进行归类，并根据分类结果做到更加精准的预测。预测准确率有很多评价指标，较常用的指标为 1-wmape.
        然而，在实际的电商供应链预测任务中，常常会出现多种不同的问题。例如，部分商品的销售时间过短、仓库存在新增或切换等情况，导致该预测维度下历史数据过少；另外，部分大型促销期间货量的陡增并由此带来的不规律性，也给需求量的精准预测带来了不小的难度。此时便需要通过算法得到历史一般规律，找出相似的历史情况（如相似的仓或商品），从而实现精准预测。


二、分析及建模思路

问题一：使用附件 1-4 中的数据，预测出各商家在各仓库的商品

2023-05-16 至 2023-05-30 的需求量，请将预测结果填写在结果表 1 并上传至竞赛平台，并对你们模型的预测性能进行评价。另外请讨论：根据数据分析及建模过程，这些由商家、仓库、商品形成的时间序列如何分类，使同一类别在需求上的特征最为相似？

        时间序列预测问题，首先在附件1中包含22年12月-23年5月的销量数据，而附件2-4中分别对应商家、仓库、商品的属性，可以作为销量预测的类别型特征，所以预处理需要先将附件2-4的属性数据拼接到时间序列数据上；在预测问题上，需要考虑的第一个重点是对于每种商家、仓库、商品组合的销量数据，是否需要单独构建一个模型，本题数据中商家、仓库、商品组合种类繁多，又给了商家、仓库、商品的属性特征，所以可以考虑先做一个整的模型看看效果，需要优化再拆分建模（也可以根据分类后的组合进行分别建模）。然后在模型选择上可以考虑ARIMA、RNN（LSTM或GRU）等。这里的细节问题是类别型特征的编码，简单点可以随机进行序列编码、复杂点可以根据销量做目标编码。

        时间序列分类，一种直观的思路是直接进行时间序列数据的聚类......

......

三、免费获取完整思路


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