亞馬遜賣家如何預(yù)估產(chǎn)品日銷量？在亞馬遜店鋪運(yùn)營的進(jìn)程中，有很多情形須要預(yù)測出售，尤其是后端供給鏈的庫存問題須要預(yù)測，如周年事念、節(jié)假日、創(chuàng)作節(jié)日等都是有需求的。那么，亞馬遜預(yù)測日銷量的辦法有哪些呢？

首先，主觀經(jīng)驗(yàn)斷定。

這應(yīng)當(dāng)是最原始和最普遍應(yīng)用的辦法，雖然已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)期，但是經(jīng)驗(yàn)斷定辦法仍然有很大的影響。事實(shí)上這種辦法即通過整合多個(gè)角色來肯定成果。雖然經(jīng)驗(yàn)斷定辦法聽起來不可靠，但在實(shí)際應(yīng)用上并沒有太大的不同，究竟是宏觀決策，具體實(shí)行仍然有很大的靈巧性，另一個(gè)原因是業(yè)務(wù)還不夠龐雜，不能用大數(shù)據(jù)來解決，當(dāng)然，簡略的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)是更好的。

第二，時(shí)光序列法。

歷史出售在多個(gè)時(shí)光點(diǎn)的組合是時(shí)光序列，統(tǒng)計(jì)中對(duì)時(shí)光序列的討論太多了。時(shí)光序列一般是一個(gè)單因素線性模型，即只斟酌歷史出售量的因素，ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將努力發(fā)掘數(shù)據(jù)隱蔽的周期性和趨勢因素，但不要忘卻，在所有的歷史數(shù)據(jù)中，有多少產(chǎn)品具有周期性因素。如果僅僅從數(shù)據(jù)本身，我們最多可以知道趨勢信息，應(yīng)用趨勢信息來預(yù)測未來，在趨勢逆轉(zhuǎn)時(shí)往往會(huì)大翻車，比如大批的備貨導(dǎo)致無法出售。

第三，機(jī)器學(xué)習(xí)辦法。

多元線性回歸、CART樹、SVR等，以及梯度晉升樹GBM，近年來熱點(diǎn)LSTM和CNN也被運(yùn)用于出售預(yù)測問題中。這種模型的特色是須要大批的數(shù)據(jù)和尺碼。在時(shí)光序列模型中，只須要?dú)v史出售額的維數(shù)。然而，除了歷史上的出售信息、商品本身的屬性，如色彩、材料、季節(jié)性、成本、供給才能、服務(wù)程度等，我們也必需斟酌市場的反響。如果它是一個(gè)自營網(wǎng)站，可以看到閱讀數(shù)目，點(diǎn)擊，珍藏加購物車等常用的電子商務(wù)指標(biāo)，但也斟酌廣告支出。當(dāng)然，我們的前提是這些數(shù)據(jù)是可用的。

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