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摘要：本发明提供了一种大数据场景下的汽配易损件门店进货推荐方法，包含以下步骤：S10：对门店的历史进销存数据进行预处理，构建训练数据集；S20：根据所述训练数据集，构建基础预测模型；S30：根据所述基础预测模型构建集成预测模型，确定门店的销量预测值；S40：根据全国门店品类销售及库存数据，结合门店的所述销量预测值，构建品类安全库存水位模型；S50：根据单门店商品的历史销售数据，构建商品包聚类模型，对商品进行商品包划分；S60：根据集成预测模型，安全库存水位模型及聚类分析模型，确定门店商品的推荐进货值及商品包归属，适用各门店的特征，更加科学进货，在货物充足的情况下，减少库存堆积，有利于库存周转。
主权项：1.一种大数据场景下的汽配易损件门店进货推荐方法，其特征在于，包含以下步骤：S10：对汽配易损件门店的历史进销存数据进行预处理，构建训练数据集；S20：根据所述训练数据集，构建基础预测模型；S30：根据所述基础预测模型构建集成预测模型，确定门店的销量预测值；S40：根据全国汽配易损件门店品类销售及库存数据，结合汽配易损件门店的所述销量预测值，构建品类安全库存水位模型；S50：根据单个汽配易损件门店商品的历史销售数据，构建商品包聚类模型，对商品进行商品包划分；S60：根据集成预测模型，安全库存水位模型及聚类分析模型，计算汽配易损件门店商品的推荐进货值及商品包归属。
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百度查询： 厦门创联享信息科技有限公司 一种大数据场景下的汽配易损件门店进货推荐方法
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