亞馬遜賣家如何預估產品日銷量？在亞馬遜店鋪運營的進程中，有很多情形須要預測出售，尤其是后端供給鏈的庫存問題須要預測，如周年事念、節假日、創作節日等都是有需求的。那么，亞馬遜預測日銷量的辦法有哪些呢？

首先，主觀經驗斷定。

第二，時光序列法。

歷史出售在多個時光點的組合是時光序列，統計中對時光序列的討論太多了。時光序列一般是一個單因素線性模型，即只斟酌歷史出售量的因素，ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將努力發掘數據隱蔽的周期性和趨勢因素，但不要忘卻，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，應用趨勢信息來預測未來，在趨勢逆轉時往往會大翻車，比如大批的備貨導致無法出售。

第三，機器學習辦法。

多元線性回歸、CART樹、SVR等，以及梯度晉升樹GBM，近年來熱點LSTM和CNN也被運用于出售預測問題中。這種模型的特色是須要大批的數據和尺碼。在時光序列模型中，只須要歷史出售額的維數。然而，除了歷史上的出售信息、商品本身的屬性，如色彩、材料、季節性、成本、供給才能、服務程度等，我們也必需斟酌市場的反響。如果它是一個自營網站，可以看到閱讀數目，點擊，珍藏加購物車等常用的電子商務指標，但也斟酌廣告支出。當然，我們的前提是這些數據是可用的。

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