LightGBM销售预测的解决方案_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

本文将介绍通过使用梯度提升回归树算法（GBRT）（如XGBoost、LightGBM算法）并结合时序建模技巧，从时间序列特性、业务逻辑、外部因素三个维度构建特征，预测连续多个月的销量并判断淡旺季。

特征维度设计

特征大类	特征子类	具体特征示例
时间相关特征	基础时间特征	月份：数值编码（1~12）。周期性编码：sin(2πmonth/12)、cos(2πmonth/12)捕捉周期性。季度：Q1~Q4。周数/日期段：月初、月末（可能影响补货周期）。节假日标记：二元变量（如春节、双十一、圣诞节等）。工作日/周末标记：销量可能在周末更高。
时间相关特征	时序统计特征	滞后特征（Lag Feature）：过去第1、3、6、12个月的销量（捕捉短期波动和长期趋势）。滑动窗口统计：过去3个月的均值、方差、最大值（平滑噪声）。同比/环比增长率：（本月销量 - 去年同期销量）/去年同期销量。年度累计销量：年初至当月的总和（反映年度进度）。
业务相关特征	促销活动	促销力度（如折扣率）、促销天数、促销类型（满减、秒杀）。
	产品生命周期	新品上市标记、退市预警标记、生命周期阶段：导入/成长/成熟。
	库存与价格	库存水平（低库存可能抑制销量）、价格变动（涨价/降价）。
外部环境因素	宏观经济	消费者信心指数、CPI（通货膨胀率）、行业增长数据。
	市场竞争	竞争对手促销信息、市场份额变化（可通过爬虫或第三方数据获取）。
	天气/季节	温度、降雨量（如冰淇淋销量与气温相关）、节日季节性（如月饼在中秋前热销）。
自然周期性特征	固定周期	傅里叶项：通过傅里叶级数提取固定周期（如年周期、季度周期）。
自然周期性特征	浮动周期	移动节假日效应：如春节在公历中的浮动日期，需动态调整。

构建模型

数据准备

时间序列划分：按时间顺序划分训练集（例如2018-2021年）、验证集（2022年）和测试集（2023年），以避免随机划分可能导致的数据泄露。
填充缺失值：针对促销、天气等外部数据的缺失值，采用均值或插值法进行填充。
标准化/归一化：对连续型特征（如价格、温度）进行标准化处理，而对类别变量则应用独热编码或目标编码。

特征与目标变量表

类型	特征/目标	说明
特征	month_sin	月份的正弦周期性编码（sin(2πmonth/12)）。
	month_cos	月份的余弦周期性编码（cos(2πmonth/12)）。
	lag_1	过去1期（如1个月）的历史销量，捕捉短期趋势。
	lag_3	过去3期的历史销量，反映中期波动。
	promotion_flag	促销活动存在性标记（0/1），标识促销日。
	temperature	温度数值，用于关联天气敏感型商品（如饮料、服装）。
目标	sales	待预测的连续型销售额。

模型创建

模型选择

优先选择LightGBM算法，它支持缺失值处理，并且对类别特征具有良好的兼容性。

参数说明

说明

以下为您列出部分创建模型CREATE MODEL语法中model_parameter参数说明。详细说明，请参见LightGBM算法。

参数	说明
loss	回归任务损失函数（如MSE或MAE），用于预测连续型销售额。
learning_rate	初始学习率设为0.05-0.1，配合早停（early stopping）动态调整训练轮次。
n_estimators	弱学习器数量限制为5-8，控制模型复杂度以避免过拟合噪声。

/*polar4ai*/CREATE MODEL sales_gbrt WITH 
(model_class = 'lightgbm', 
x_cols = 'month_sin,month_cos,lag_1,lag_3,promotion_flag,temperature',
y_cols='sales',model_parameter=(n_estimators=8,boosting_type='gbdt',loss='regression',automl='True')) 
AS (SELECT * FROM train_data);

模型评估
离线评估SQL执行完成后，会返回一个任务ID。您可通过/*polar4ai*/SHOW TASK `<TASK_id >`;语句来查看评估结果。通常输出会是一个Fscore的值，Fscore越高效果越好。
```
/*polar4ai*/SELECT target FROM EVALUATE(MODEL sales_gbrt, 
SELECT * FROM test_data) WITH 
(x_cols = 'month_sin,month_cos,lag_1,lag_3,promotion_flag,temperature', y_cols='sales',metrics='r2_score',mode='async');
```
模型预测
离线预测SQL执行完成后，会返回一个任务ID。您可通过/*polar4ai*/SHOW TASK `<TASK_id >`;语句来查看预测结果。如果任务完成（Finish）后，会得到一个OSS地址，OSS文件即结果文件。
```
/*polar4ai*/SELECT target FROM PREDICT(MODEL sales_gbrt, 
SELECT * FROM predict_data) WITH 
(x_cols = 'month_sin,month_cos,lag_1,lag_3,promotion_flag,temperature', mode='async');
```
淡旺季判断方法
预测结果分析：对未来N个月的预测销量与实际历史均值进行对比，设定阈值（例如，高于均值20%被定义为旺季，低于均值20%则被定义为淡季）。
特征重要性
通过模型输出的特征重要性，验证月份、节假日等是否主导预测。
```
/*polar4ai*/describe sales_gbrt;
```

输出应用结果

销量预测：提供未来六个月的预测值，以便于备货和资源分配。
淡旺季标签：根据预测销量与历史均值的对比，为各月标记为peak（旺季）、low（淡季）或normal（平季）。
归因分析：通过特征重要性解释模型，识别影响销量的关键因素，如促销贡献率和节假日效应。

问题总结

冷启动问题：在新品缺乏历史数据的情况下，可以引入同类产品的滞后特征或者行业均值进行分析。
外生变量实时性：若预测依赖于天气、经济指标等外部因素，必须确保相关数据能够及时获取。
模型监控：应定期更新模型，以适应市场趋势的变化，例如消费习惯的迁移。

通过上述方法，GBRT模型不仅能够有效预测销量，还能够通过特征重要性分析反推淡旺季的成因，从而为业务决策提供有效支持。