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【 Deutsche Sprache 】
Dieser Beitrag fasst die Analyse des Sekundärmarktes von Sneakern und der internen und externen Einflussfaktoren des Rohstoffhandels in jüngster Literatur zusammen, interviewt die Erfahrungen von Senior Practices in der Sneakerindustrie und verwendet die Verkaufsdaten einiger Sneakers für 20192021 und relevante externe Daten als Stichprobensatz,70 Der Beispielsatz als Trainingssatz für das Training des Modells,30 als Testsatz,die Ergebnisausgabefehlerrate von 2 im Durchschnitt. Es wird der Schluss gezogen, dass die Verwendung von extremen Steigerungsraten für die Prognose von Sneakerverkäufen eine starke Referenz hat. Ein solches Verkaufsprognosemodell für mehr Geschäftsoptimierungsentscheidungen stellt eine machbare Methode zur Verfügung, wie z. B. die Verkaufsprognose für Elektrizitätsunternehmen ist für die Maschine geeignet, basierend auf vielen Faktoren, die den Integrationsalgorithmus beeinflussen, daher kann xgboost-Algorithmus als Kern des Verkaufsprognosemodells das elektrische Geschäftsunternehmen effektiv nutzen Informationsressourcenvorteil bilden ein stabiles und effizientes Modell, um genaue Vorhersagen von Rohstoffverkäufen zu erreichen, Lagerhaltungs- und Outofstock-Kosten zu reduzieren und die Wettbewerbsfähigkeit von E-Commerce-Unternehmen effektiver zu verbessern.
Keywords Verkaufsprognose, Maschinelles Lernen Algorithmus, extreme Steigung, Turnschuhe Handel
【 Englische Sprache 】
This paper summarizes the analysis of the secondary market of sneakers and the internal and external influencing factors of commodity trading in recent literature, interviews the experiences of senior practices in the sneaker industry and uses the sales data of some sneakers for 20192021 and relevant external data as a sample set, 70 The sample set as a training set for the training of the model,30 as a test set,the result output error rate of 2 on average. It is concluded that the use of extreme growth rates for forecasting sneaker sales has a strong reference. Such a sales forecast model for more business optimization decisions provides a feasible method, such as the sales forecast for electricity companies is suitable for the machine, based on many factors influencing the integration algorithm, Therefore, xgboost algorithm as the core of the sales forecast model can effectively use the electric business enterprise information resource advantage make a stable and efficient model to achieve accurate predictions of commodity sales, Reduce inventory and outofstock costs and improve the competitiveness of e-commerce companies more effectively.
Keywords sales forecast, machine learning algorithm, extreme slope, sneakers trading