近日，Google Research 团队推出了全新的时间序列预测基础模型——TimesFM，据介绍，TimesFM无需额外训练，就可对全新场景的时序数据进行预测，并且性能出色。
时间序列预测是一种通过分析过去的数据来预测未来事件发生的方法，广泛应用于商业、金融和科研等多个领域，帮助人们做出更明智的决策。在电商行业，618，双11等大促活动，库存的储备，人员的安排管理是重中之重，管理人员需要提前预测消费者数量，以便提前做好库存规划，合理安排客服人员等，这样不仅可以提升消费者满意度，更能合理控制成本，提升效率。
以往的方法可能依赖于简单的经验规则或手动分析过去的销售数据，这种方法不仅费时费力，准确率相对也较低，可靠性不足。引入TimesFM，可以极大的提升分析效率，并提升预测准确性。TimesFM的核心特点是零样本学习能力和基于大数据的预训练模型，这使得我们很便捷地就可以体验上手：
- 收集一个周期每日的顾客数，包括可能影响这个数据的内外部因素，比如活动、节假日等
- 将这些数据导入到TimesFM模型中，TimesFM就能开始分析这些数据，学习到其中的规律变化
- 基于学到的知识，TimesFM就可以准确地预测未来某个时间段的顾客数了，同时不用担心相关的外部影响因素带来的变化
TimesFM在电商行业其他更多应用场景，大家还可以继续探索！
咨询方案
获取更多方案详情
