本软件提供的北京地区信息投放服务需求量预测数据功能,聚焦于对北京市场未来一段时间内的信息服务投放需求进行量化预测。通过该功能,广告投放服务商可提前掌握本地市场的服务需求趋势,科学安排运营团队与资源投入,优化服务响应机制,提升投放效率。同时,该功能也为本地数字营销平台、媒体渠道商及相关服务商提供了有力的数据支撑,帮助其优化市场拓展节奏与资源配置,提升本地化服务能力和市场竞争力。
1.数据采集:采集北京地区信息投放服务的销售数据,包括统计时间、分析时间、订单编号、销售区域、服务名称、订单数量/次、订单金额/元。 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:对于每个服务名称,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:服务名称的未来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。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
统计时间 |
-- | -- |
分析时间 |
-- | -- |
订单编号 |
-- | -- |
销售区域 |
-- | -- |
服务名称 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 统计时间 | 2024-06-11 - 2025-06-10 |
| 分析时间 | 2025-06-11 |
| 订单编号 | AD-BJ4H-*****-7K2L9X |
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