库存预测建模是以业务目标为导向的闭环过程，需明确预测目标、准备多源数据、构建时序与业务混合特征、选用可解释模型（如Prophet或LightGBM），并以缺货预警命中率等业务指标评估。
库存预测建模不是单纯套模型，而是从数据理解出发、以业务目标为终点的闭环过程。核心在于：选对指标、处理好时序特性、验证实际可解释性，而不是追求最高准确率。
明确预测目标与数据准备
先别急着写代码——得说清“预测什么”和“怎么用”。是预测未来7天某SKU的日销量？还是下月各仓的补货量？目标不同，数据粒度和特征设计就完全不同。
典型需准备的数据包括：
- 历史销售记录（时间、商品ID、仓库、数量、是否促销）
- 库存变动日志（入库、出库、调拨、损耗）
- 基础主数据（商品分类、保质期、采购周期、最小起订量）
- 外部变量（节假日、天气、竞品动作——若业务强相关）
建议用pandas统一按时间+商品ID做索引，缺失值先标记再分析原因，避免直接填充掩盖断货或系统异常。
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构建时序特征与业务特征
纯统计模型（如ARIMA）容易忽略业务逻辑，而纯机器学习（如XGBoost）又可能丢失时间依赖。推荐混合思路：
- 基础时序特征：滑动窗口均值（7/30天销量）、同比/环比、趋势斜率、季节性强度（用STL分解提取）
- 业务驱动特征：距上次补货天数、当前库存可销天数、是否处于促销周期、新品上市天数
- 滞后特征要谨慎：避免用t-1销量预测t销量——这在库存场景中常导致“自我实现式预测”，掩盖真实供需关系
例如：对快消品，可构造“过去3天销量标准差 / 均值”作为波动性指标；对长尾商品，用“最近一次销售距今天数”比平均销量更有意义。
选择并训练适配的模型
不追求SOTA，而要看可维护性、响应速度和归因能力：
- 起步推荐 Prophet：自动处理节假日、多周期季节性，输出趋势/季节/节假日分项，业务方易理解
- 进阶可用 LightGBM/XGBoost：把时间特征+业务特征当输入，支持缺失值和非线性，适合多SKU批量建模
- 慎用深度模型（如lstm）：小样本下易过拟合，且难以解释为何预测值突增——这对采购决策是硬伤
训练时务必按时间划分：用2023年1–10月训练，11月验证，12月测试。禁止随机切分，否则会泄露未来信息。
评估与上线前的关键检查
准确率指标（MAPE、sMAPE）只是起点，真正要盯住的是：
- 缺货预警命中率：模型预测未来5天销量 > 当前库存，实际是否真的断货？
- 安全库存建议合理性：结合预测误差分布，动态计算95%满足率下的补货量，而非固定倍数
- 异常敏感度：人为注入一次大促数据，模型能否快速拉升预测值？延迟几期才反应？
上线前做AB测试：一半SKU用新模型驱动补货，一半沿用旧规则，对比两周内缺货次数、滞销占比、周转天数变化。
基本上就这些。模型会迭代，但“预测服务于补货动作”这个逻辑不能变——所有特征工程和评估方式，都该朝这个目标对齐。