基于大数据的连锁零售物流需求预测模型研究  

作　　者：张念 

机构地区：[1]中国物流学会,北京100073

出　　处：《中国物流与采购》2025年第5期88-89,共2页China Logistics & Purchasing

摘　　要：随着大数据技术的飞速发展,为连锁零售企业带来机遇与挑战。其中,物流需求预测的准确性对企业运营效率与成本控制至关重要。本文探讨了基于大数据背景下的连锁零售物流需求预测模型,整合多渠道大数据资源构建高效精准模型。概述大数据应用背景,阐述预处理、特征选择、模型构建等技术路径,重点介绍时间序列分析、机器学习及深度学习等预测方法,并对比优缺点。实证研究验证模型有效性与可靠性,显著提高预测精度,支持企业决策。最后总结研究成果,展望未来研究方向。

关 键 词：大数据 连锁零售 物流需求预测 时间序列分析 机器学习 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]