预测是业务开展、数据分析、算法开发时的一个高频话题，贯穿各行各业的经营过程：不管是高层要做战略规划，管理层要做生意计划，还是执行层要决定执行数量，都依赖于通过预测判断未来。
拿最典型的零售业务来讲，支撑销售的后台核心能力是供应链。供应链涉及到多个节点，每个节点都有不同提前期，各部门需要提前数周甚至数月制定计划。营销部门要制定销售计划，供应部门要制定库存计划、采购计划，预测是做这些计划的起点。
举两个最常见的场景。
场景一：供应链部门需要每天滚动预测未来几个月的货品销量，以及时调整备货，有计划地控制库存水位，避免滞销或脱销。
场景二：物流部门需要每天滚动预测未来数天/数周的销售单量，以及时调整运力储备，有计划地做劳动力排班，避免运力短缺或者运力浪费。
上面的场景，虽然预测内容不同，但预测方法和流程是一致的。
本文介绍一款最新预测工具DChain Forecast，不需要编写代码，也不需要了解深度学习和机器学习算法原理，跟随系统的引导，配置好数据，就能得到胜过大部分专业算法人士的预测结果。
下面以一个天猫旗舰店的销量预测任务为例，介绍DChain Forecast的基本操作。
第一步：准备数据。
这个旗舰店一共有283个商品，有从2019年3月至2022年4月的每日销量数据。
（因涉及数据隐私，数据集中商品id和商品名称都做了脱敏处理）
准备两份csv格式文件：第一份销量数据（必须有）；第二份商品信息（可以没有）。
商品历史销量数据
商品维度数据
第二步：登陆DChain Forecast：DChain Forecast** ，通过淘宝用户名和密码登陆。**
第三步：数据导入
跟随系统的引导，先创建新预测项目「B旗舰店销量预测」、在所创建的项目中创建数据集，将上面准备好的数据通过本地上传的方式导入。
创建新项目的时候，会让选择「数据上传类型」和「所在国家」，由于我的维度数据集和历史销量数据集是分开准备的，创建预测项目的时候数据集方式选择「按类型分类上传」；由于该业务主要面向中国消费者，预测过程中如果用到日历或者公共假期数据，需要用中国的，因此创建预测项目的时候所属国家选择「中国」。
导入数据时，销量数据通过「目标数据集」上传，商品信息数据通过「维度数据集」上传。
导入成功后，通过预览可以看到数据统计结果，以目标数据集为例，可以看到整体汇总结果，销量随时间变化的趋势。
数据预览
第四步：事件管理和创建特征组
对影响预测的业务事件，可以通过「事件日历」功能在时序数据上做标记：可以直接在曲线上标注，也可以在日历上标记，还可以直接导入csv格式数据文件完成。下图红色的圆点就是被标记过事件的点，如果一个事件在历史数据覆盖的时间范围内发生了多次，务必保证这些日期都被标记为同一个标签。
在事件标记完成后，系统会在目标数据曲线上展示出已完成的标记。我们可以清楚地观察到标记的事件是否对销量产生了影响，也能快速发现是否有漏标的日期。
事件标记
接下来创建特征组，选择我们之前配置的主动事件字段（默认叫做event），同时选择系统内置的公共日历字段（day_of_week)作为特征，特征组取名为「日历事件加weekday」。
创建特征组支撑更精准的预测
第五步：创建预测模型&评估准确率
创建预测模型，通过系统操作界面，一键可完成预测模型创建。算法选择AUTO（AUTO意味由系统自动选择算法，也可以指定某种特定的算法，同时选择刚已建好的特征组，并配置要预测的时间长度，预测算法就创建好了。
预测模型
接下来，点击「触发评估」，可以开始评估模型的预测准确率。对于这份数据，大约两个小时可以完成一次评估，可以切多个时间并行做评估。评估完成后，可以看到不同模型对这个数据集的预测效果。
（1）可以查看到不同模型的预测准确率
评估结果
（2）可以查看到不同维度的预测结果，以及不同特征事件对预测结果的影响。
预测结果及特征事件对预测的影响
第六步：创建预测模型&评估准确率
对于我的这份数据，经过多次评估，发现深度学习相关算法表现比传统的ARIMA、prophet好很多，尤其是Falcon和DeepAR，它们的预测效果稳定地排在前面。我先采用AUTO模型自动推荐的Falcon算法做预测部署，只需要做两个操作就可以完成。
操作1：在预测发布模块，创建预测任务，直接选择AUTO模型即可，因为最新一次评估是Falcon算法效果是最好的，它会自动选择falcon来执行预测。
操作2：与发起评估实例的操作一样，点击触发预测即可开始预测，预测完成后，通过点击「预览」可以查看到预测结果详情。我们可以在预测详情上筛选不同的商品id，查看预测结果，也可以将结果下载到本地电脑。
预测结果
此外，还有很多自动预测、评估结果分析、预测结果校验等功能，有兴趣者可加钉钉群：44365686，或者加微信号：chenchenyeziyezi，一起学习如何做出科学精准的预测。
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