宏观指标预估

利用机器学习技术分析宏观指标随时间变化的趋势、周期性和不规则性,实现不同粒度宏观指标的精准预测,帮助企业提前准确预判业务发展方向,创造新的价值点。

某国内大型商超 – 门店销售额预测

背景与挑战

某国内大型商超在全国拥有上百家门店,不同门店拥有不同的规模,差异的客群,独立的销售策略,该商超集团希望利用机器学习技术更准确地提前预测每家门店的销售额,实现精准、精细、智能化的运营。

业务目标

针对数百家门店每天的售卖情况,分析销售额指标随时间变化的趋势、周期性和不规则性,预测未来每天每家门店的销售额情况,从而帮助门店制定合理、精准的财务计划与目标,实现数据驱动的智能化营运。

难点与关键成功因素

如何利用有限的历史数据,综合分析不同门店之间共性和差异化因素对于门店销售额的影响,以及从历史数据中挖掘出更精细的规律,是提供精准预测的关键成功因素。
通过第四范式的先知建模平台,构建高维度的机器学习模型,实现对不同门店各方面因素精细化的刻画,进而做出对未来销售额的精准预测
此外,基于先知平台,实现模型定期的自学习,利用最新的销售额数据调整模型,优化对未来销售额指标的预测。

业务成果

在半年的历史数据评估中,第四范式的解决方案利用机器学习技术在全局层面将天粒度的销售额预测的相对误差控制在15%以内,实现了较现有专家规则大幅的提升。

展望未来

现阶段,第四范式宏观指标预估解决方案利用机器学习技术分析宏观指标随时间变化的趋势、周期性和不规则性,实现不同粒度宏观指标的精准预测,将拓展多更多更实际的线下应用场景,致力于多纬度降低企业运营成本和精准预判企业发展方向。