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趋势预测模型在美妆行业的应用

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 美妆行业趋势预测的价值与挑战
课程导入学习目标
02
美妆行业市场基础
行业规模 · 消费群体 · 产品品类
美妆行业市场基础行业规模
03
趋势预测基础概念
时间序列 · 趋势 · 季节性
趋势预测基础概念时间序列
04
数据获取与预处理
美妆行业数据来源（销售 · 社媒 · 搜索
数据获取预处理
05
探索性数据分析（EDA）
可视化趋势 · 相关性分析 · 周期性识别
EDA探索性数据分析
06
特征工程
时间特征 · 滞后特征 · 滚动统计
特征工程时间特征
07
经典时间序列模型
移动平均 · 指数平滑 · ARIMA
经典时间序列模型移动平均
08
机器学习模型
线性回归 · 决策树 · 随机森林
机器学习模型线性回归
09
深度学习模型
LSTM · GRU · Transformer在美妆销售预测…
深度学习模型LSTM
10
模型评估与选择
MAE · RMSE · MAPE
模型评估选择
11
趋势预测流程搭建
从数据到部署的完整Pipeline设…
趋势预测流程搭建Pipeline
12
案例实战
口红品类月度销量预测（使用ARIMA…
案例实战ARIMA
13
案例实战
护肤品季节性需求预测（结合促销日历与…
案例实战护肤品季节性需求…
14
案例实战
社交媒体舆情驱动的爆品趋势预测（文本…
案例实战社交媒体舆情驱动…
15
案例实战
新品上市销量预测（冷启动问题与相似品…
案例实战新品上市销量预测
16
案例实战
电商平台美妆品类周度趋势预测（多SK…
案例实战SK
17
案例实战
线下门店补货预测（结合库存与物流约束…
案例实战线下门店补货预测
18
模型融合与集成
加权平均 · Stacking · Blending提升预测精度
模型融合集成
19
不确定性量化
预测区间 · 置信区间 · 分位数回归在库存决策中的应用
不确定性量化预测区间
20
常见问题与对策
数据稀疏 · 趋势突变 · 节假日效应
常见问题对策
21
模型部署与监控
API化 · 定时训练 · 性能监控
模型部署监控
22
业务落地与决策支持
预测结果如何指导采购 · 生产 · 营销
业务落地决策支持
23
美妆行业特有挑战
产品生命周期短 · 潮流变化快 · 消费者偏好迁移
美妆行业特有挑战产品生命周期短
24
前沿趋势
深度学习与注意力机制 · 图神经网络 · 大模型在预测中的探索
前沿趋势深度学习
25
工具与平台
Python · Pandas · Scikit-learn
工具平台
26
实战项目
构建一个完整的季度销售预测系统（从数…
实战项目构建一个完整的季…
27
实战项目
基于多源数据（销售+社媒+搜索）的爆…
实战项目基于多源数据
28
实战项目
为美妆品牌设计趋势预警机制（提前识别…
实战项目为美妆品牌设计趋…
29
综合提升
如何结合业务知识 · 数据科学和工程能力成为趋势预测专家
综合提升如何结合业务知识
30
课程总结与展望
核心要点回顾 · 学习路径建议 · 行业未来趋势与职业发展
课程总结核心要点回顾