库存预测建模是以业务目标为导向的闭环过程，需明确预测目标、准备多源数据、构建时序与业务混合特征、选用可解释模型（如Prophet或LightGBM），并以缺货预警命中率等业务指标评估。
库存预测建模不是单纯套模型，而是从数据理解出发、以业务目标为终点的闭环过程。核心在于：选对指标、处理好时序特性、验证实际可解释性，而不是追求最高准确率。
先别急着写代码——得说清“预测什么”和“怎么用”。是预测未来7天某SKU的日销量？还是下月各仓的补货量？目标不同，数据粒度和特征设计就完全不同。
典型需准备的数据包括：
建议用pandas统一按时间+商品ID做索引，缺失值先标记再分析原因，避免直接填充掩盖断货或系统异常。
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纯统计模型（如ARIMA）容易忽略业务逻辑，而纯机器学习（如XGBoost）又可能丢失时间依赖。推荐混合思路：
例如：对快消品，可构造“过去3天销量标准差 / 均值”作为波动性指标；对长尾商品，用“最近一次销售距今天数”比平均销量更有意义。
不追求SOTA，而要看可维护性、响应速度和归因能力：
训练时务必按时间划分：用2023年1–10月训练，11月验证，12月测试。禁止随机切分，否则会泄露未来信息。
准确率指标（MAPE、sMAPE）只是起点，真正要盯住的是：
上线前做AB测试：一半SKU用新模型驱动补货，一半沿用旧规则，对比两周内缺货次数、滞销占比、周转天数变化。
基本上就这些。模型会迭代，但“预测服务于补货动作”这个逻辑不能变——所有特征工程和评估方式，都该朝这个目标对齐。
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