賣家如何預估產品日銷量？在的過程中，有很多情況需要預測銷售，尤其是后端供應鏈的庫存問題需要預測，如周年紀念、節假日、創作節日等都是有需求的。那么，預測日銷量的方法有哪些呢？

首先，主觀經驗判斷。

這應該是最原始和最廣泛使用的方法，雖然已經進入了大數據時代，但是經驗判斷方法仍然有很大的影響。事實上這種方法即通過整合多個角色來確定結果。雖然經驗判斷方法聽起來不可靠，但在實際使用上并沒有太大的不同，畢竟是宏觀決策，具體實施仍然有很大的靈活性，另一個原因是業務還不夠復雜，不能用大數據來解決，當然，簡單的商業經驗是最好的。

歷史銷售在多個時間點的組合是時間序列，統計中對時間序列的討論太多了。時間序列一般是一個單因素線性模型，即只考慮歷史銷售量的因素，ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將盡力挖掘數據隱藏的周期性和趨勢因素，但不要忘記，在所有的歷史數據中，有多少產品具有周期性因素。如果僅僅從數據本身，我們最多可以知道趨勢信息，利用趨勢信息來預測未來，在趨勢逆轉時往往會大翻車，比如大量的備貨導致無法銷售。

第三，機器學習方法。

多元線性回歸、CART樹、SVR等，以及梯度提升樹GBM，近年來熱門LSTM和CNN也被應用于銷售預測問題中。這種模型的特點是需要大量的數據和尺寸。在時間序列模型中，只需要歷史銷售額的維數。然而，除了歷史上的銷售信息、商品本身的屬性，如顏色、材質、季節性、成本、供應能力、服務水平等，我們也必須考慮市場的反應。如果它是一個自營網站，可以看到瀏覽數量，點擊，收藏加購物車等常用的指標，但也考慮廣告支出。當然，我們的前提是這些數據是可用的。

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