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需求预测案例分析

在上一节中，我们已经介绍了时间序列分析的基本概念和方法。接下来，我们将通过具体的案例来深入理解如何应用这些方法进行需求预测。本节将重点探讨实际应用中的数据处理、模型选择、训练和评估过程，尤其会突出人工智能技术在需求预测中的应用。

1.案例背景

假设我们是一家电子商务公司，需要预测未来一个月内某商品的销售量。这将帮助我们更好地进行库存管理和营销策略制定。我们将使用历史销售数据来进行时间序列分析，并应用人工智能技术来提高预测的准确性。

1.1数据收集

数据收集是需求预测的第一步。我们需要收集历史销售数据，包括但不限于以下几个方面：

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