预测 = 从历史中寻找“模式” → 应用到未来 → 持续修正 → 越来越准

这是一套很实用的预测哲学

🧠 一、预测的核心定义

预测是一种基于过去数据、行为和趋势，利用模型/逻辑去推测未来结果的过程。

“规律”和“趋势”，其实就是“特征模式”与“时间演化”。

🔁 二、预测的闭环流程

阶段

解释

步骤

1️⃣ 获取历史数据

销量、温度、促销、假期等

“总结历史”

2️⃣ 建立模型

用模型归纳趋势（如移动平均、XGBoost）

“总结规律趋势”

3️⃣ 做出预测

模型输出未来时间点的预期值

“预测未来”

4️⃣ 实际 vs 预测对比

拿真实结果和预测值对比

“出现偏差”

5️⃣ 分析偏差

是模型问题？数据问题？变量遗漏？

“总结经验”

6️⃣ 调整参数 / 换模型

调整算法、更新特征、再训练

“提升准确率”

🔁 回到1，再循环

🎯 这就形成了一个预测优化闭环。

三个预测理念

  • 滚动预测（Rolling Forecast）

    每期预测都会用最新数据 + 最新模型来不断迭代

  • 后评估机制（Forecast Accuracy Evaluation）

    不断监控预测误差，如 WAPE、MAPE，并进行偏差分析

  • 协同预测（Collaborative Forecasting）

    不只是模型预测，还结合销售、门店、渠道的经验反馈不断微调

🧪 举个例子来

比如你预测某款饮品5月卖8000杯，但实际只卖了6500杯：

  • 回看：哦，五一假期没那么旺，天气比去年冷，导致销量没跟上

  • 总结经验：加一个气温变量，加一个节假日强度变量

  • 模型升级：用 Holt-Winters 加季节因子，或者改成 XGBoost 引入假期标签

  • 下次预测就更准了