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本课程属于：016-AI驱动的供应链需求预测与库存优化实战 供应链数字化与智能采购系统 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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库存预测模型实战

📚 30章 · 从入门到部署
01库存预测概述
库存管理重要性预测在供应链作用课程目标与路径
02Python环境准备
Anaconda安装Jupyter配置必备库安装
03数据基础操作
Pandas读取CSV/Excelhead/info/describe数据类型转换
04数据清洗实战
处理缺失值处理重复值异常值检测
05时间序列基础
时间索引设置日期范围生成重采样resample
06特征工程 (上)
滞后特征滚动窗口统计rolling mean/std
07特征工程 (下)
日期特征提取节假日特征季节性虚拟变量
08数据可视化 (上)
Matplotlib基础折线图库存趋势柱状图品类对比
09数据可视化 (下)
Seaborn高级图表热力图相关性箱线图异常
10探索性数据分析EDA
统计摘要分布分析趋势与季节分解
11平稳性检验
ADF检验原理KPSS检验差分操作
12自相关与偏自相关
ACF图解读PACF图解读确定ARIMA参数
13ARIMA模型 (上)
模型原理statsmodels训练模型诊断
14ARIMA模型 (下)
模型预测预测可视化误差评估MSE/MAE/MAPE
15SARIMA模型
季节性ARIMA原理参数P,D,Q,s实战预测
16Prophet模型 (上)
Facebook Prophet安装数据格式要求模型训练
17Prophet模型 (下)
预测未来N天趋势/季节成分可视化变点检测
18线性回归预测
历史库存作特征训练线性回归评估预测效果
19决策树与随机森林
决策树原理随机森林集成特征重要性排序
20XGBoost模型
梯度提升原理XGBoost安装训练超参数调优
21LSTM神经网络 (上)
深度学习环境配置TensorFlow/Keras数据重塑为监督学习
22LSTM神经网络 (下)
构建LSTM模型训练与预测与经典模型对比
23模型评估指标
回归指标R²/RMSE/MAE/MAPE交叉验证方法
24超参数调优
网格搜索GridSearchCV随机搜索贝叶斯优化入门
25集成学习与堆叠
模型融合策略平均/加权Stacking集成
26库存安全库存计算
安全库存公式服务水平与Z值动态安全库存
27补货策略模拟
固定订货量固定订货周期(s,S)策略模拟
28项目实战 (上)
真实库存数据集加载EDA与特征工程多模型训练对比
29项目实战 (下)
模型选择与部署预测仪表盘可视化业务建议生成
30课程总结与进阶
常见问题与解决方案生产环境部署建议推荐学习资源与
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