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基于XGBoost方法的ND公司门店销售预测研究的任务书
任务书
一、课题背景
随着经济的发展和消费者购买力的提高，ND公司在中国门店数量不断增长，并涉足了多种品类。如何对门店销售进行精准预测，是ND公司在市场竞争中获得优势的重要手段。
目前，机器学习和数据挖掘技术的应用已渗透到各个领域，成为很多企业竞争的利器。其中，基于XGBoost方法的预测模型优化能力较强，同时易于解释和部署。因此，本次研究将以XGBoost为基础，进行ND公司门店销售预测的研究。
二、研究内容
本次研究将从以下几个方面进行：
1.数据收集和预处理
采集包括产品销售额、门店开业日期、门店面积、城市人口等变量，共计50个左右特征数据。对提取出的数据进行样本清洗、异常值处理等预处理工作，以确保数据的准确性和可靠性。
2.特征工程
对数据进行进一步处理，包括缺失值填补、特征编码、特征选择等。建立特征集，以提高模型的准确性、泛化能力和解释力。
3.模型选择和参数调优
本研究将以XGBoost模型为基础，通过交叉验证等方法，优化模型的参数。最终选择合适的模型并进行调优。
4.模型评估和应用
利用测试数据对模型进行评估和验证，通过模型产生的结果，预测门店销售额的大小。同时探究模型的应用价值和推广意义，为ND公司决策提供参考和建议。
三、研究计划
1.数据收集和预处理（2周）
（1）数据来源确定。
（2）提取数据，清洗异常数据。
2.特征工程（3周）
（1）缺失值填补。
（2）特征编码。
（3）特征选择。
3.模型选择和参数调优（4周）
（1）选择XGBRegressor模型。
（2）交叉验证选择参数。
（3）调整参数。
4.模型评估和应用（3周）
（1）利用测试数据对模型进行评估和验证。
（2）预测门店销售额。
（3）探究模型的应用价值和推广意义。
四、研究成果
1.研究报告。
2.模型代码和数据处理代码。
3.部分预测结果的展示。
5.参考文献。
五、研究经费
本研究所需经费约20万元，包括人员费用、设备费用、材料费用和差旅费用等。
六、团队组成
研究团队由5名成员组成，其中主要研究人员3名、数据处理和实验人员1名、项目管理人员1名，均具有相关领域的工作经验和专业技能。
七、研究进度计划
本次研究预计在6个月内完成，具体工作进度如下：
第1-2个月：数据收集和预处理阶段。
第3-5个月：特征工程和模型选择和参数调优阶段。
第6个月：模型评估和应用阶段，研究报告的编写和提交。
八、研究风险评估
本次研究中的主要风险为数据质量问题和模型效果不理想的问题。为减少风险，研究团队将从数据预处理、模型选择与优化等方面进行严格控制和精细化管理。
综上所述，本次ND公司门店销售预测研究旨在帮助公司更好地了解市场情况，优化经营策略。希望得到公司领导的支持和协作，携手打造全新的销售预测模型！