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① 经销商可基于产品未来30天需求量最终预测值与同比增长率，提前调整采购计划与库存配置，优化资金占用与库存管理效率，减少因备货不足或过度采购带来的经济损失。 ② 本数据集输出的"未来30天需求量最终预测值"及"同比增长率"可作为需求量预测模型的训练数据集。经该数据集训练后的模型，可在需求高峰期到来前实现早期预测，辅助经销商提前做好采购规划。1、加工前的数据说明：（1）加工前的数据为公司办公电子产品和服务的销售数据，采集字段包括：订单日期、物品名称、数量、统计时间（每日的23点59分59秒）；（2）数据预处理：对采集的数据进行清洗，去除重复记录，并处理缺失值，剔除数量为负值的记录。 2、处理规则： （1）计算历史需求量：对于同类产品，对数量字段进行累加，分别计算出其过去365天、90天和30天的总需求量； （2）计算历史同期需求量：对于同类产品，计算其去年同时段90天的总需求量（过去第455天至第366天）的总需求量； （3）计算同比增长率：同比增长率=过去90天的总需求量÷去年同时段90天的总需求量-1，若分母为0且分子>0，则同比增长率可设为1（即100%），若分子也为0，则设为0； （4）建立需求量预测模型：未来30天需求量预测值=[(过去365天的总需求量÷365×a)+(过去90天的总需求量÷90×b)+(过去30天的总需求量÷30×c)]×30×(1+同比增长率)，其中系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重，同比增长率是为了动态捕捉市场大环境带来的增量或减量变化。 （5）判断未来30天是否有已知重大事件（如节假日、促销活动、停产等），①若有，则在未来30天需求量预测值基础上进行额外修正：定义每个事件的影响系数e（例如：大型促销活动可提升销量20%，则e=0.2；停产导致销量归零，则e=-1），综合影响系数E为未来30天内所有事件影响系数e之和，未来30天需求量最终预测值=未来30天需求量预测值×(1+E)；②若无，则E=0，即未来30天需求量最终预测值=未来30天需求量预测值。 3、数据内容描述：加工前的数据经上述算法规则处理后，输出的数据内容为：本产品过去365天的总需求量、本产品过去90天的总需求量、本产品过去30天的总需求量、本产品去年同时段90天的总需求量、本产品同比增长率、本产品未来30天需求量预测值、是否有已知重大事件、综合影响系数E、未来30天需求量最终预测值。