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调酒客户需求预测的量化方法

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 调酒客户需求预测的重要性与实际应用场…
课程导入学习目标
02
行业背景与基础概念
酒吧行业运营特点 · 客户需求的定义 · 预测的基本术语（如需求
行业背景基础概念
03
数据基础与采集
调酒业务中可用的数据类型（销售 · 客流 · 天气
数据基础采集
04
需求预测的量化思维
从定性到定量的转变 · 量化预测的数学基础 · 常用统计指标（均值
需求预测的量化思…从定性到定量的转…
05
探索性数据分析（EDA）
时间序列可视化 · 趋势与季节性分解 · 异常值检测
EDA探索性数据分析
06
预测方法概览
定性方法（专家意见 · 市场调研）与定量方法（时间序列 · 回归
预测方法概览定性方法
07
时间序列基础
平稳性 · 自相关 · 白噪声
时间序列基础平稳性
08
经典时间序列模型
AR · MA · ARMA
经典时间序列模型AR
09
季节性模型
SARIMA · 季节性分解（STL） · 节假日与特殊事件的处理
季节性模型SARIMA
10
回归预测方法
线性回归 · 多元回归 · 特征工程（时间特征
回归预测方法线性回归
11
机器学习预测方法
决策树 · 随机森林 · XGBoost
机器学习预测方法决策树
12
深度学习预测方法
LSTM · GRU · Transformer在时间序列预测…
深度学习预测方法LSTM
13
预测评估指标
MAE · RMSE · MAPE
预测评估指标MAE
14
模型选择与交叉验证
时间序列交叉验证（滚动预测） · 超参数调优 · 模型对比策略
模型选择交叉验证
15
特征工程实战
从原始数据构造有效特征（星期几 · 时段 · 天气
特征工程实战从原始数据构造有…
16
案例实战一
基于历史销售数据的周度需求预测（使用…
案例实战一基于历史销售数据…
17
案例实战二
考虑天气与节假日的日度需求预测（使用…
案例实战二考虑天气
18
案例实战三
多门店调酒需求预测与库存优化（使用面…
案例实战三多门店调酒需求预…
19
实时预测与动态调整
在线学习 · 滚动更新 · 实时数据流处理（如Kafka
实时预测动态调整
20
预测不确定性量化
置信区间 · 预测区间 · 蒙特卡洛模拟在需求预测中的应用
预测不确定性量化置信区间
21
需求预测与库存管理
安全库存 · 订货点 · 服务水平与预测误差的联动
需求预测库存管理
22
需求预测与营销决策
基于预测的促销规划 · 定价策略 · 酒单优化
需求预测营销决策
23
常见问题与陷阱
过拟合 · 数据泄漏 · 非平稳性处理不当
常见问题陷阱
24
预测系统的架构设计
从数据采集到模型部署的完整流程（ET… · 模型训练 · API服务）
预测系统的架构设…ET
25
工具与平台
Python（pandas · statsmodels · sklearn
工具平台
26
高级方法
Prophet · NeuralProphet · GARCH（波动率）在需求预测中的扩…
高级方法Prophet
27
模型解释与业务落地
SHAP值 · 特征重要性 · 如何向管理层解释预测结果
模型解释业务落地
28
综合实战项目
从零构建一个调酒客户需求预测系统（数… · 建模 · 评估
综合实战项目从零构建一个调酒…
29
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区总结 · 推荐学习资源与进阶方向
课程总结进阶路径
30
结业考核与实战任务
完成一个真实场景的调酒需求预测报告 · 包括数据 · 模型
结业考核实战任务