销售预测模型是企业进行市场决策的重要工具，通过历史数据与算法分析，帮助企业预判未来销售趋势。以下是常见模型类型及应用场景：
常用模型分类 📊
时间序列模型
适用于具有明显时间规律的数据，如ARIMA、Prophet回归模型
通过变量关系预测销售，如线性回归、多元回归机器学习模型
包括随机森林、XGBoost等，适合处理复杂非线性关系
应用场景示例 🌍
- 季节性产品销量预判（如节日商品）
- 市场促销效果模拟
- 新品上市前的市场需求评估
注意事项 ⚠️
- 数据质量直接影响预测精度
- 需结合业务场景选择合适模型
- 建议定期更新训练数据
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