資料與定義檢查
統一 SKU、門市、訂單、退貨與庫存定義，檢查缺貨造成的銷量截斷及歷史資料異常。
銷售與庫存預測專案經驗分享
把歷史營運資料，轉化為 下一步計畫。
結合銷量、價格、促銷、節慶與供貨週期，建立可回測的預測模型，用於銷售目標、採購與庫存決策。
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銷售與庫存預測專案經驗分享
結合銷量、價格、促銷、節慶與供貨週期，建立可回測的預測模型，用於銷售目標、採購與庫存決策。
預測專案不只訓練模型
評估標準應與實際成本一致：缺貨、庫存積壓及預測偏差造成的損失各不相同。
統一 SKU、門市、訂單、退貨與庫存定義，檢查缺貨造成的銷量截斷及歷史資料異常。
可依企業、區域、門市、品類或 SKU 建模，並處理不同層級間的預測一致性。
納入價格、促銷、節慶、通路與天氣等外生因素，區分自然趨勢與活動帶來的增量。
依真實時間順序回測，比較季節性基準、統計模型與機器學習模型，防止未來資訊洩漏。
結合交付週期、安全庫存與服務水準，將需求預測轉化為補貨或備貨建議。
監測預測誤差與資料漂移，識別新品、缺貨及突發活動等需要人工介入的情況。
競賽專案說明
此競賽屬於結構化資料迴歸任務：根據鑽石屬性預測價格。此專案可驗證資料清理、類別與連續特徵處理、迴歸模型選擇、誤差評估及參數調校能力，這些能力也能移轉至銷售與庫存預測。
從產品屬性預測連續價格。
依公開 Kaggle 榜單呈現。
特徵工程、交叉驗證、迴歸與誤差最佳化。
收到原始碼後更新實際技術方案與指標。
目前可確認的方案架構
在補充原始碼前，本頁僅描述此類結構化迴歸專案的合理工作架構，不宣稱尚未核實的具體模型。
檢查價格分布、缺漏、重複、異常值，以及類別欄位與連續欄位的業務意義。
處理偏態目標，建構尺寸、重量、等級等組合特徵，並建立不洩漏未來資訊的資料管線。
以線性或樹模型為基準，透過交叉驗證比較候選模型，而非只依賴單次切分。
依價格區間、產品類別及高價值樣本拆解誤差，針對業務損失調整評估與最佳化方向。
專案中的關鍵判斷鑽石價格預測證明的是結構化迴歸能力；銷售與庫存預測還涉及時間順序、缺貨截斷、促銷干預及多層級一致性，不能直接套用一般迴歸模型。
鑽石價格預測專案原始碼尚未提供。補充原始碼後，將據實更新具體特徵、模型、驗證指標與誤差分析，不以推測內容取代實際方案。
應用範例
從一個品類、一組門市或一段歷史資料開始，先驗證預測能否改善現有決策。
零售 / 電商
依 SKU 與倉庫預測未來數週需求，考量促銷、節慶、缺貨與長尾商品。
輸出：需求預測、誤差分析、補貨建議與異常清單製造企業
結合訂單、BOM、生產週期與供應商交期，估算原料需求並平衡缺料與庫存積壓成本。
輸出：原料預測、安全庫存區間與風險提示銷售管理
依區域、通路或銷售團隊進行滾動預測，識別目標偏差，並分析變化來自數量、價格或結構。
輸出：滾動預測、差距拆解與重點追蹤區域專案是怎麼做成的 · 專案經驗分享
企業需要的不是一列預測數字，而是知道預測用於哪個計畫週期、誰會據此決策、預測偏高和偏低分別造成什麼成本。專案會圍繞真實決策流程展開。
明確預測層級與週期，量化缺貨、積壓、調撥及緊急採購成本，選定真正具業務意義的指標。
審查銷售、庫存、價格、活動與交期資料，以既有規則或季節性基準作為對照。
先選擇一個品類、區域或倉庫進行滾動回測，比較模型與現行計畫在真實歷史資料中的差異。
輸出補貨或規劃建議，保留人工調整機制，持續監控誤差、漂移與突發事件。