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原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 现在DT(Data technology)时代，数据变得越来越重要，其外围利用”预测“也成为互联网行业以及产业改革的重要力量。对于批发行业来说，预测简直是商业智能（BI）钻研的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，然而联合业务进步企业利润却很难。预测精确性是外围痛点。业务挑战 针对服装这类的时尚产业的客户需要，咱们参考ZARA，将产品粗略分为: 根本款和时装。对于根本款，每年都没什么大变动，国内风行的影响也不大，那么能够进行长打算生产。对于时装，决定潮流走向的决策权不在某个区域，一个中央的买手们也没有成长到能够精确预判国内风行趋势，所以须要联合不同区域的各种因素，进行预测。对应的，在新货形成中，销量预测策略为：根本款打算生产，时尚款机动调整。 解决方案 工作/指标 依据服装批发业务营销要求，使用多种数据源剖析实现精准销量预测。 数据源筹备 沙子进来沙子出，金子进来金子出。无数据或数据品质低，会影响模型预测成果。在建设的一个正当的模型之前，对数据要进行收集，收集除已有销量数据之外的额定信息（比方天气、地点、节假日信息等），再在收集的数据根底上进行预处理。 有了数据，然而有一部分特色是算法不能间接解决的，还有一部分数据是算法不能间接利用的。 特色转换 把不能解决的特色做一些转换，解决成算法容易解决的洁净特色。举例如下： 销售日期。就工夫属性自身来说，对模型来说不具备任何意义，须要把日期转变成到年份、月份、日、周伪变量。 产品特色。从产品信息表外面能够失去样式、色彩、质地以及这款产品是否是限量版等。然而并没有这些变量。这就须要咱们从产品名字抽取这款产品的上述特色。 以上例举的只是局部特色。 结构 以上阐明了如何抽取相干特色，咱们大抵有如下训练样本（只列举局部特色）。 划分训练集和测试集 思考到最终模型会预测未来的某时间段的销量，为了更实在的测试模型成果，以工夫来切分训练集和测试集。具体做法如下：假如咱们有2014-02-01 ~ 2017-06-17的销量相干数据。以2014-02-01 ~ 2016-03-19的销量数据作为训练，2016-03-20~2017-06-17的数据作为测试。 建模 ARIMA，个别利用在股票和电商销量畛域 ARIMA模型是指将非安稳工夫序列转化为安稳工夫序列，而后将后果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。 随机森林 用随机的形式建设一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在失去森林之后，当有一个新的输出样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树别离进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），而后看看哪一类被抉择最多，就预测这个样本为那一类。 反对向量回归（SVR） SVR最实质与SVM相似，都有一个margin，只不过SVM的margin是把两种类型离开，而SVR的margin是指外面的数据会不会对回归有帮忙。 模型优化 1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参。 2.上线之后的迭代，依据理论的A/B testing和业务人员的倡议改良模型 从上图能够看出，在此案例中，svm和随机森林算法模型的预测误差最小，使用3种办法预测某商品的销量，其可视化图形如下： 能够看出，销量的预测值的趋势曾经根本与实在销量趋势保持一致，然而在预测期较长的区间段，其预测值之间的差异较大。 评估成果不能只看销量，要综合思考，须要参考业务对接、预测精度、模型可解释性和产业链整体能力等因素综合思考；不能简略作为企业利润减少的唯一标准。咱们的教训是，预测后果仅作为参考一个权重值，还须要专家意见，依照肯定的权重来计算。 瞻望 除了以上列举的一些办法，咱们曾经在尝试更简单的销售预测模型，如HMM、深度学习（Long Short-Term Memory网络、卷积神经网络（CNN））等；同时须要思考到模型的可解释性、可落地性和可扩展性、防止“黑箱”预测；还在尝试采纳混合的机器学习模型，比方GLM+SVR，ARIMA + NNET等。 销售预测简直是商业智能钻研的终极问题，即使通过机器学习算法模型可能进步测试集的预测精度，然而对于将来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还须要思考机器学习模型之外的企业自身因素。比方，企业的整体供应链能力等，如何将企业因素退出到机器学习模型之中，是将来预销售预测的一个难点与方向。因而，要想解决销售预测终极问题还有一段路要走。   点击“浏览原文”下载浏览报告全文。 原文出处：http://tecdat.cn/category/大数据部落/

背景最近在搭一个新项目的架子，在生产环境中，为了能实时的监控程序的运行状态，少不了逻辑执行时间长度的统计。时间统计这个功能实现的期望有下面几点：实现细节要剥离：时间统计实现的细节不期望在显式的写在主逻辑中。因为主逻辑中的其他逻辑和时间统计的抽象层次不在同一个层级用于时间统计的代码可复用统计出来的时间结果是可被处理的。对并发编程友好实现思路统计细节的剥离最朴素的时间统计的实现，可能是下面这个样子：func f() { startTime := time.Now() logicStepOne() logicStepTwo() endTime := time.Now() timeDiff := timeDiff(startTime, endTime) log.Info(“time diff: %s”, timeDiff)}《代码整洁之道》告诉我们：一个函数里面的所有函数调用都应该处于同一个抽象层级。在这里时间开始、结束的获取，使用时间的求差，属于时间统计的细节，首先他不属于主流程必要的一步，其次他们使用的函数 time.Now() 和 logicStepOne, logicStepTwo 并不在同一个抽象层级。因此比较好的做法应该是把时间统计放在函数 f 的上层，比如：func doFWithTimeRecord() { startTime: = time.Now() f() endTime := Time.Now() timeDiff := timeDIff(startTime, endTime) log.Info(“time diff: %s”, timeDiff)}时间统计代码可复用&统计结果可被处理&不影响原函数的使用方式我们虽然达成了函数内抽象层级相同的目标，但是大家肯定也能感受到：这个函数并不好用。原因在于，我们把要调用的函数 f 写死在了 doFWithTimeRecord 函数中。这意味着，每一个要统计时间的函数，我都需要实现一个 doXXWithTimeRecord, 而这些函数里面的逻辑是相同的，这就违反了我们 DRY（Don’t Repeat Yourself）原则。因此为了实现逻辑的复用，我认为装饰器是比较好的实现方式：将要执行的函数作为参数传入到时间统计函数中。举个网上看到的例子实现一个功能，第一反应肯定是查找同行有没有现成的轮子。不过看了下，没有达到自己的期望，举个例子：type SumFunc func(int64, int64) int64func timedSumFunc(f SumFunc) SumFunc { return func(start, end int64) int64 { defer func(t time.Time) { fmt.Printf("— Time Elapsed: %v —\n", time.Since(t)) }(time.Now()) return f(start, end) }}说说这段代码不好的地方：这个装饰器入参写死了函数的类型：type SumFunc func(int64, int64) int64也就是说，只要换一个函数，这个装饰器就不能用了，这不符合我们的第2点要求这里时间统计结果直接打印到了标准输出，也就是说这个结果是不能被原函数的调用方去使用的：因为只有掉用方，才知道这个结果符不符合预期，是花太多时间了，还是正常现象。这不符合我们的第3点要求。怎么解决这两个问题呢？这个时候，《重构，改善既有代码的设计》告诉我们：Replace Method with Method Obejct——以函数对象取代函数。他的意思是当一个函数有比较复杂的临时变量时，我们可以考虑将函数封装成一个类。这样我们的函数就统一成了 0 个参数。（当然，原本就是作为一个 struct 里面的方法的话就适当做调整就好了）现在，我们的代码变成了这样：type TimeRecorder interface { SetCost(time.Duration) TimeCost() time.Duration}func TimeCostDecorator(rec TimeRecorder, f func()) func() { return func() { startTime := time.Now() f() endTime := time.Now() timeCost := endTime.Sub(startTime) rec.SetCost(timeCost) }}这里入参写成是一个 interface ，目的是允许各种函数对象入参，只需要实现了 SetCost 和 TimeCost 方法即可对并发编程友好最后需要考虑的一个问题，很多时候，一个类在整个程序的生命周期是一个单例，这样在 SetCost 的时候，就需要考虑并发写的问题。这里考虑一下几种解决方案：使用装饰器配套的时间统计存储对象，实现如下：func NewTimeRecorder() TimeRecorder { return &timeRecorder{}}type timeRecorder struct { cost time.Duration}func (tr *timeRecorder) SetCost(cost time.Duration) { tr.cost = cost}func (tr *timeRecorder) Cost() time.Duration { return tr.cost}抽离出存粹的执行完就可以销毁的函数对象，每次要操作的时候都 new 一下函数对象内部对 SetCost 函数实现锁机制这三个方案是按推荐指数从高到低排序的，因为我个人认为：资源允许的情况下，尽量保持对象不可变；同时怎么统计、存储使用时长其实是统计时间模块自己的事情。单元测试最后补上单元测试：func TestTimeCostDecorator(t *testing.T) { testFunc := func() { time.Sleep(time.Duration(1) * time.Second) } type args struct { rec TimeRecorder f func() } tests := []struct { name string args args }{ { “test time cost decorator”, args{ NewTimeRecorder(), testFunc, }, }, } for _, tt := range tests { t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { got := TimeCostDecorator(tt.args.rec, tt.args.f) got() if tt.args.rec.Cost().Round(time.Second) != time.Duration(1) * time.Second.Round(time.Second) { “Record time cost abnormal, recorded cost: %s, real cost: %s”, tt.args.rec.Cost().String(), tt.Duration(1) * time.Second, } }) }}测试通过，验证了时间统计是没问题的。至此，这个时间统计装饰器就介绍完了。如果这个实现有什么问题，或者大家有更好的实现方式，欢迎大家批评指正与提出～原文地址：https://blog.coordinate35.cn/… ...