基于人工智能方法的卷烟产品订单量预测模型的构建

摘要

为落实“按客户订单组织货源”的市场化改革方向,为卷烟货源组织业务一户一策提供数据支撑,实现卷烟的精准营销,本研究以山东省泰安市烟草专卖局营销范围内的卷烟零售市场作为对象,实现了对市场中每个零售户这一精细粒度的每一品规卷烟订单量进行预测。研究利用直接来源于终端客户的云POS数据,结合零售周期、环境和宏观经济等因素数据,利用决策树回归、SGDRegress回归、Adaboost回归方法结合线性回归方法,构建了零售户卷烟产品订单量预测集成模型。卷烟订单预测模型平均准确率为77.5%,R^(2)为0.876。并对模型利用2021年8月2日到2021年8月6日的零售户主销品规的订单量进行了实验验证,测试结果显示模型准确率平均为66.1%。考虑到目前云POS数据质量,评估模型达到良好的泛化效果。