业务预测核心是将问题拆解为可建模的数据问题，关键在于数据、模型与决策场景三者“对得上”，需明确定义预测目标、协同编写需求说明书、紧扣业务逻辑清洗数据、选用可解释模型，并通过业务真实感验证与规则兜底保障落地效果。
用python做业务预测，核心不是堆砌模型，而是把业务问题拆解成可建模的数据问题。关键在“对得上”——数据要对得上业务逻辑，模型要对得上数据特性，结果要对得上决策场景。
明确预测目标与业务口径
不先定义清楚“预测什么、给谁用、怎么用”，后面全白忙。比如“预测下月销售额”，得进一步确认：是总销售额？还是分渠道/分区域/分SKU？预测值用于排产、备货还是预算？是否需要置信区间？是否容忍延迟交付但不能高估库存？这些直接决定模型类型（点预测 or 区间预测）、评估指标（MAE？WMAPE？还是缺货率？）和部署方式（天级批量 or 实时响应）。
- 和业务方一起写一句“预测需求说明书”：输入X（如过去12周销量、促销档期、天气温度），输出Y（如下周A类商品华东仓的发货量中位数+80%分位数）
- 检查口径一致性：财务口径的“销售额”含税不含运费，而业务系统记录的可能是实收金额；“下月”指自然月还是滚动30天？必须对齐
数据清洗与特征工程紧扣业务逻辑
业务数据脏、断、偏是常态。重点不是追求“干净”，而是让清洗动作可解释、可回溯、能复现业务现实。
- 缺失处理看原因：某门店连续3天无销量，是系统故障（补0或前向填充）？还是春节闭店（标记为“法定休业”，单独建特征）？不能一概用均值填充
- 时间特征要业务化：单纯提取“星期几”不够，要加“是否节假日前一日”“是否发薪日附近3天”“是否电商大促周期内”等业务标签
- 滞后变量需谨慎：用t-7天销量预测t天销量很常见，但若业务响应周期是5天（如下单→生产→发货），滞后项应匹配该节奏，而非机械取7
选模型不追新，重在可解释与稳定性
业务决策需要知道“为什么是这个数”，不是只看RMSE低。上线后还要扛住数据分布漂移。
- 起步优先用线性模型（statsmodels或sklearn）：系数直观（如“满减活动提升销量12%，但仅在客单价＞200时显著”），便于和业务对齐归因
- 树模型（LightGBM/XGBoost）适合捕捉非线性交互，但务必做SHAP分析——不是只看特征重要性排序，而要查“当促销力度从20%提到30%时，对高潜客户群的销量拉动比普通用户高2.3倍”这类业务可读结论
- 避免盲目上深度学习：除非你有稳定百万级时序样本+明确的多源异构输入（如图像+文本+时序），否则lstm/transformer往往过拟合，且难诊断突发偏差
验证与上线强调“业务真实感”
交叉验证得分再高，也得过得了业务现场的三问：异常日准不准？新客/老客表现是否合理？策略调整后预测能否及时响应？
- 时间序列验证不用随机切分：用“滚动窗口”模拟真实场景，例如用前10个月训，第11个月预测并评估，再滑动到前11个月训、第12个月预测……最后看各期误差分布是否平稳
- 加入业务规则兜底：模型预测库存建议为负值？强制归零；预测疫情封控区销量暴涨？触发人工复核开关；这些不是模型缺陷，而是风控必需
- 上线后必埋点：不仅记预测值和实际值，还要存关键特征快照（如当时促销状态、天气编码、上游供应延迟标志），方便后续归因偏差来源
基本上就这些。Python工具链（pandas/statsmodels/scikit-learn/lightgbm）足够支撑90%的业务预测场景。难点不在代码，而在每次建模前多问一句：“这个数字，业务同事拿到后会怎么用它做决定？”