产品订单需求预测分析
摘要
本研报基于国内某大型制造企业2015年9月1日至2018年12月20日面向经销商的出货数据，对产品订单需求量进行特征分析及预测分析。首先通过数据预处理和特征工程，构建了可用于分析的特征集。针对产品需求量的特征分析，发现产品价格、销售区域、节假日、促销活动、季节因素、销售方式和时间段均对需求量有显著影响。不同品类间产品需求量存在共性（如价格、季节因素影响一致）和差异（如需求量大小、受销售区域和节假日影响程度不同）。基于特征分析，构建了Prophet、随机森林和XGBoost模型进行需求预测，结果表明XGBoost模型预测效果最佳。进一步通过特征工程改进XGBoost模型，预测精度得到提升。最终基于改进的XGBoost模型对2619种产品进行未来三个月的需求量预测。
问题1：产品需求量特征分析
特征筛选
通过逐步回归法筛选出与需求量显著相关的特征：产品价格、产品大类编码、销售区域编码、销售渠道名称、产品细类编码、年份、季节、星期几、月份、产品编码、节假日类型、是否节假日、日期、月份时间段。
影响因素分析
- 产品价格：大部分产品价格越低需求量越高，但存在稳定的价格区间。
- 销售区域：不同区域需求量和平均订单需求量存在差异，可能与距离和运输成本有关。
- 节假日：节假日需求量普遍低于非节假日，春节影响最大。
- 促销活动：经销商提前订货导致促销日前需求量增加。
- 季节因素：春秋季需求量较高，夏季最低，存在月周期和季节周期波动。
- 销售方式：线下需求量远高于线上，但大型促销活动时线上需求量可能超过线下。
- 时间段：月末需求量最高，月初最低。
不同品类对比
- 相同点：价格、季节因素影响一致，时间段特性一致。
- 不同点：需求量大小差异大，受销售区域和节假日影响程度不同，销售方式特性不同。
问题2：产品需求预测
数据处理
按天、周、月三种粒度处理数据，并补充缺失日期的需求量为0。
模型建立与评估
- Prophet模型：R²（天、周、月）分别为0.12、0.16、0.25，预测效果较差。
- 随机森林回归模型：R²（天、周、月）分别为0.15、0.16、0.28。
- XGBoost模型：R²（天、周、月）分别为0.18、0.29、0.38，预测效果最佳。
模型对比
XGBoost模型在相同时间粒度下预测效果优于Prophet和随机森林模型，且月粒度预测精度最高。
模型改进
- 特征工程：加入差分、滞后、滑动窗口和拓展窗口特征。
- 改进效果：MAE和RMSE降低，R²提升至0.51。
未来需求量预测
基于改进的XGBoost模型，对2619种产品进行未来三个月的需求量预测，其中432个新产品使用同品类历史数据均值替代。
结论
- 产品需求量受多种因素影响，存在月周期和季节周期波动。
- XGBoost模型在需求预测中表现最佳，月粒度预测精度最高。
- 通过特征工程可进一步提升XGBoost模型的预测效果。
- 预测结果可为企业生产计划和运营决策提供参考。
