基于库存变动预测库存的ML/DL算法及数据分析步骤咨询

一、起始步骤 #

• 数据预处理

  1. 整合库存变动与库存数据，按统一时间粒度（日/周等）对齐；针对缺失值，可采用线性插值、滚动均值填充，或直接剔除缺失严重的时间段；对异常值（如负库存、突变值），结合业务逻辑修正或删除。
  2. 对数值型特征（如库存变动量、当前库存值）做MinMaxScaler或StandardScaler标准化处理，消除量纲差异对模型的影响。

• 探索性数据分析（EDA）

  1. 绘制时间序列折线图，观察库存水平、变动量的趋势（是否存在季节性、周期性、长期增长/下降规律）。
  2. 计算特征间的相关性，用热力图展示关联度，筛选与库存水平强相关的变量。
  3. 分析库存变动的分布特征，若数据偏态严重，可尝试对数变换等方式优化数据分布。

• 特征工程

  1. 构造时间特征：提取年、月、星期、节假日标记等，捕捉季节性影响。
  2. 构造滞后特征：生成前1/3/7天的库存变动量、库存水平值，利用历史时序关联提升预测效果。
  3. 构造滚动统计特征：计算过去N天的平均库存变动、最大/最小库存水平，反映短期趋势。

• 数据集划分
  按时间顺序划分训练集、验证集、测试集（如前80%数据训练，10%验证，最后10%测试），避免随机划分导致的数据泄露。

• 模型迭代验证
  从简单模型入手验证数据逻辑，再逐步尝试复杂模型；用验证集监控过拟合情况，通过调整参数、增加正则化等方式优化模型。

二、适用算法类型 #

机器学习（ML）算法 #

• 线性回归/岭回归/套索回归：适合库存趋势平稳、特征与目标线性相关的场景，解释性强，训练效率高。
• 随机森林/XGBoost/LightGBM：能捕捉非线性关系与特征交互，适配带季节性、不规则波动的库存数据；梯度提升树类模型还支持特征重要性分析，便于业务解读。
• ARIMA/SARIMA：经典时间序列算法，专门针对带趋势、季节性的单变量序列，适合仅依赖历史库存数据的预测场景。

深度学习（DL）算法 #

• LSTM/GRU：循环神经网络变体，擅长捕捉时间序列的长期依赖关系，适配存在复杂时序关联的库存数据（如多周期补货、销售波动影响）。
• Temporal Fusion Transformer（TFT）：专为时间序列预测设计的Transformer模型，可同时处理多变量、捕捉长期趋势与季节性，支持特征重要性解释，适合多因素影响的库存预测场景。
• TimeSeriesTransformer：基于Transformer的时序模型，通过自注意力机制捕捉关键时序依赖，适配大样本、高维度的库存数据场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohamed Amine NEBRI