典型文献
基于人工智能方法的卷烟产品订单量预测模型的构建
文献摘要：
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％,R2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.
文献关键词：
卷烟;订单量预测;云POS数据;机器学习;一户一策
中图分类号：
作者姓名：
左少燕;黄海富;张巧格;张晨;吴章生
作者机构：
广西中烟工业有限责任公司, 广西 南宁 530001;中科知道 (北京) 科技有限公司, 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]左少燕;黄海富;张巧格;张晨;吴章生-.基于人工智能方法的卷烟产品订单量预测模型的构建)[J].中国市场,2022(24):141-143
A类：
订单量预测,SGDRegress
B类：
人工智能方法,卷烟产品,市场化改革,改革方向,货源组织,一户一策,精准营销,泰安市,烟草专卖局,零售市场,零售户,细粒度,一品,研究利用,接来,终端客户,POS,宏观经济,素数,决策树回归,Adaboost,集成模型,订单预测,模型平均,平均准确率,户主,主销,模型准确率,数据质量
AB值：
0.331733
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
