電商儀表板文檔

主題

需求預測功能備份 ​

📈 功能概述 ​

需求預測功能基於歷史銷售數據進行未來需求預測，幫助企業優化庫存管理和採購決策。此功能需要足夠的歷史數據進行訓練，因此在 Phase 1 階段暫不實現。

🔧 技術實現 ​

檔案結構 ​

demand-forecasting/
├── composables/
│   └── useBasicForecasting.ts    # 需求預測核心邏輯
├── components/
│   └── DemandForecastChart.vue   # 需求預測圖表組件
└── README.md                     # 本說明檔案

預測算法 ​

  1. 簡單移動平均 (Simple Moving Average, SMA)
  2. 加權移動平均 (Weighted Moving Average, WMA)
  3. 指數平滑法 (Exponential Smoothing)
  4. 季節性調整 (Seasonal Adjustment)

核心功能 ​

  • 短期預測 (7-30天)：基於近期銷售趨勢
  • 中期預測 (1-3個月)：結合季節性因素
  • 長期預測 (3-12個月)：考慮市場趨勢
  • 準確度評估：使用 MAE, MAPE, RMSE 等指標

📊 預測模型 ​

1. 簡單移動平均 (SMA) ​

typescript
SMA(n) = (P1 + P2 + ... + Pn) / n

適用於穩定需求的產品

2. 加權移動平均 (WMA) ​

typescript
WMA(n) = (w1×P1 + w2×P2 + ... + wn×Pn) / (w1 + w2 + ... + wn)

給予近期數據更高權重

3. 指數平滑法 ​

typescript
S(t+1) = α × X(t) + (1-α) × S(t)

其中 α 為平滑係數 (0 < α < 1)

4. 季節性分解 ​

typescript
X(t) = Trend(t) + Seasonal(t) + Irregular(t)

🗄️ 資料需求 ​

歷史銷售數據 ​

  • 最少要求：連續 3 個月日銷售數據
  • 建議數據量：12-24 個月歷史數據
  • 數據品質：無重大缺失或異常值

外部因素數據 (可選) ​

  • 節慶假日資訊
  • 促銷活動記錄
  • 市場趨勢指標
  • 競爭對手動態

🚀 重新啟用步驟 ​

1. 數據準備 ​

sql
-- 確保有足夠的歷史銷售數據
SELECT 
  DATE_TRUNC('day', created_at) as sales_date,
  COUNT(*) as order_count,
  SUM(total_amount) as daily_revenue
FROM orders 
WHERE status IN ('paid', 'completed', 'fulfilled')
  AND created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '12 months'
GROUP BY DATE_TRUNC('day', created_at)
ORDER BY sales_date;

2. 算法驗證 ​

  1. 使用歷史數據進行回測 (Backtesting)
  2. 計算預測準確度指標
  3. 調整算法參數優化效果

3. 代碼恢復 ​

  1. 將 useBasicForecasting.ts 複製回 src/composables/analytics/
  2. 將 DemandForecastChart.vue 複製回 src/components/analytics/
  3. 整合真實歷史數據替換模擬數據

4. 功能整合 ​

  1. 在 ProductAnalyticsView.vue 中恢復需求預測標籤
  2. 重新引入相關 composables 和組件
  3. 配置預測參數和顯示選項

📈 預測準確度指標 ​

1. 平均絕對誤差 (MAE) ​

typescript
MAE = Σ|A(t) - F(t)| / n

2. 平均絕對百分比誤差 (MAPE) ​

typescript
MAPE = (100/n) × Σ|A(t) - F(t)|/A(t)

3. 均方根誤差 (RMSE) ​

typescript
RMSE = √(Σ(A(t) - F(t))² / n)

其中：

  • A(t) = 實際值
  • F(t) = 預測值
  • n = 觀察次數

💡 進階功能建議 ​

Phase 2 實現 ​

  • 多元線性回歸
  • ARIMA 模型
  • 機器學習算法 (Random Forest, XGBoost)

Phase 3 實現 ​

  • 深度學習模型 (LSTM, GRU)
  • 即時預測調整
  • 多維度預測 (產品×地區×通路)

📊 商業價值 ​

庫存優化 ​

  • 減少缺貨：提前預測需求高峰
  • 降低過量庫存：避免過度採購
  • 提升週轉率：優化庫存結構

採購決策 ​

  • 採購計劃：基於預測制定採購時程
  • 供應商協調：提前與供應商溝通需求
  • 成本控制：避免緊急採購的高成本

營運效率 ​

  • 人力配置：根據預測調整人力資源
  • 促銷策略：在需求低谷期推出促銷
  • 新品上市：選擇最佳上市時機

⚠️ 實施注意事項 ​

數據品質 ​

  • 確保歷史數據的完整性和準確性
  • 處理異常值和缺失值
  • 考慮外部因素的影響

算法選擇 ​

  • 根據產品特性選擇合適的預測模型
  • 定期評估和調整預測準確度
  • 結合領域專家知識修正預測結果

系統整合 ​

  • 與庫存管理系統整合
  • 自動觸發補貨提醒
  • 提供預測結果的可視化界面

📅 建議實施時程 ​

Phase 2 (4-6週) ​

  1. Week 1-2: 歷史數據收集和清理
  2. Week 3-4: 基礎預測算法實現和驗證
  3. Week 5-6: 前端界面開發和整合測試

Phase 3 (8-12週) ​

  1. Week 1-4: 進階算法研究和實現
  2. Week 5-8: 機器學習模型訓練和調優
  3. Week 9-12: 生產環境部署和監控

備份日期: 2025-07-25
備份版本: v1.0
建議實施: Phase 2
數據要求: 最少 3 個月完整歷史銷售數據