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需求预测的实践挑战与解决方案

在上一节中，我们讨论了时间序列分析的基本概念和方法，包括如何识别时间序列的组成成分、常见的时间序列模型以及如何选择合适的模型。在这一节中，我们将深入探讨需求预测在实际应用中可能遇到的挑战，并介绍如何利用人工智能技术来解决这些问题。

1.实践中的需求预测挑战

1.1数据质量与缺失值处理

在实际需求预测中，数据质量是至关重要的因素。数据可能来自多个来源，包括销售记录、市场调研、客户反馈等，这些数据可能存在缺失、异常值或不一致的情况。这些问题会严重影响预测模型的准确性和可靠性。

1.1.1缺失值处理

缺失值是数据质量问题中常