SKU 生命周期分析系统
案例介绍
建立增量更新机制，按退市 SKU 数量与时间间隔自动决定全量重训或轻量刷新；6.对活跃 SKU 进行置信区间偏离检测，输出衰退（DECLINE）与激增（SURGE）预警；7.提供单 SKU 分析与多 SKU 对比两个交互式 Dashboard。为结论，风险与改进建议提供支持。
SKU 生命周期分析系统
案例介绍
本项目以日度销量与库存数据为输入，构建了一套覆盖"清洗 → 特征 → 聚类 → 曲线拟合 → 预测 → 增量更新 → 预警"的自动化量化分析系统，为备货、补货和淘汰决策提供数据支撑。完成如下内容：1.科学划分每个 SKU 的生命周期阶段（导入 / 成长 / 成熟 / 退市）；2.按生命周期形态对历史 SKU 聚类（爆款 / 平销 / 昙花 / 长尾），并识别每类典型 SKU；3.使用 Gompertz 与 Bass 两类经典增长曲线拟合典型 SKU，并按 AIC 自动选择最优模型；4.基于"类簇典型曲线 + 均值缩放"为在售/新品 SKU 预测未来 90 天销量；5.
建立增量更新机制，按退市 SKU 数量与时间间隔自动决定全量重训或轻量刷新；6.对活跃 SKU 进行置信区间偏离检测，输出衰退（DECLINE）与激增（SURGE）预警；7.提供单 SKU 分析与多 SKU 对比两个交互式 Dashboard。为结论，风险与改进建议提供支持。
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