本数据聚焦于预测市场对潮牌商品板形设计服务的需求量，为潮牌设计工作室及独立设计师提供了重要的决策依据，具有显著的应用价值。具体体现在以下方面： 1.优化设计资源配置：对设计工作室而言，通过预测市场需求量，可以合理安排设计师工作负荷，避免设计资源浪费或项目积压，提高设计效率和服务质量。同时，有助于制定合理的项目排期，确保按时完成设计任务。 2.支持个人接单规划：对独立设计师而言，基于需求量预测数据，可以更好地规划接单数量和收费标准，平衡工作强度与收入，同时把握市场流行趋势，提升个人设计竞争力。
1.数据采集： 采集潮牌商品板形设计服务的订单数据，包括订单编号、客户编号、客户类型、订单日期、服务类型、订单数量、订单金额。 2.数据预处理： 对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。 3.数据加工与分析： （1）计算历史需求量：对于每种服务类型，使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出其过去365天、90天和30天的总需求量。（2）建立需求量预测模型：每种服务类型的未来30天需求量预测值=[(过去365天总需求量÷365*a)+(过去90天的总需求量÷90*b)+(过去30天的总需求量÷30×c)]*30*k；其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。k是基于当前潮牌市场增长预期给出的修正值。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
订单编号 |
-- | -- |
客户编号 |
-- | -- |
客户类型 |
-- | -- |
订单日期 |
-- | -- |
服务类型 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 订单编号 | CPSP***0488 |
| 客户编号 | 5283**9417 |
| 客户类型 | 街头潮牌 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/179300