南京商络电子是一家被动元器件分销商，经常交易的SKU数超过1.5万，其中通用性强的SKU不到2000个。受电子行业外部环境影响，物料需求的波动性较大、需求连续性也不太稳定。本项目根据物料的历史需求，分析物料需求特性，选择并验证相关性外部影响因子加入预测模型，提升模型灵活性，从而提升客户服务水平。

经过对SKU订单数据分析，将企业所有SKU分成了间歇性时间序列和连续型时间序列。其中，连续型时间序列2104个，间歇性时间序列16384个。间歇性时序数据采用了改进的Croston建模，直接对订单的间隔时间和订单量进行简单指数平滑预测未来时间点数据。针对连续时间序列，首先针对2104个sku的每条时间序列，提取了787个时间序列的统计特征，并采用t-SNE方法对高维度特征进行降维，将787维特征降至2维特征。再基于降维后的特征数据，通过K-means方法，对2014个SKU进行了聚类分析，将其分成了3类。其中，对每一类SKU分别做Grangers因果性检验，计算类中SKU两两之间的统计关联，提取因果性强的SKU进行Lasso预测。相对独立的SKU利用EMD分解方法提取出历史信号中的周期性和趋势，然后用Holt-Winters拟合子波，子波的预测相加得到预测模型。本文还加入了宏观经济数据和行业数据，通过在输入数据中增加“订货景气指数：计算机、通信和其他电子设备制造业”和“中信行业指数：被动元件”两个维度，提高了预测方法的适应性。

最后整合连续时间序列预测和间断时间序列预测模型，开发一个简介美观的可视化交互系统，方便操作人员直观地进行需求预测、SKU库更新与行情查看等操作。