基于机器学习的零售业库存缺货预测模型构建与实证研究

为解决零售业因电子商务兴起和突发事件导致的频繁缺货问题，研究人员采用机器学习算法构建了包含160万SKU的大规模库存缺货预测模型。研究通过SMOTE+Tomek Links处理数据不平衡问题，发现随机森林(RF)模型预测效果最佳(AUC=0.978)，证实当前库存水平、3个月需求预测和近期销售数据是关键影响因素。该研究为零售业库存管理提供了可扩展的智能决策框架。

　　

在电子商务蓬勃发展和新冠疫情等突发事件的双重冲击下，全球零售业正面临前所未有的库存管理挑战。货架空空如也的景象不仅让消费者沮丧，更导致零售业每年损失高达9840亿美元的收入。传统库存管理方法在应对需求剧烈波动时显得力不从心，而机器学习(ML)技术的兴起为这一难题提供了新的解决思路。

针对这一行业痛点，研究人员开展了一项开创性研究，通过分析包含超过160万个库存单位(SKU)的大规模零售数据集，构建了基于经典机器学习算法的库存缺货预测模型。这项发表在《Journal of Digital Economy》的研究，不仅验证了ML在解决零售业实际问题的有效性，更为供应链数字化转型提供了重要参考。

研究团队采用了多项关键技术方法：首先对包含160万SKU的零售数据进行清洗和标准化处理；采用分层随机分割(stratified shuffle split)保持数据集原有的0.67%缺货样本比例；创新性地结合SMOTE过采样和Tomek Links欠采样技术解决数据不平衡问题；最后对比评估了逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、自适应提升(AdaBoost)、梯度提升(GB)和极限梯度提升(XGBoost)六种算法的预测性能。

研究结果部分揭示了多项重要发现：

3.1. 数据准备和预处理
研究首先对包含当前库存水平、补货提前期、在途数量、历史销售数据(1/3/6/9个月)、未来需求预测(3/6/9个月)等关键特征的零售数据进行了标准化处理，通过均值填充和虚拟编码解决了数据缺失和分类变量问题。

3.2. 处理数据集不平衡
针对原始数据中仅0.67%的缺货样本，研究采用SMOTE+Tomek Links组合技术有效平衡了数据集。对比实验显示，未经处理的LR模型虽然准确率达99.33%，但完全无法识别真实缺货案例，凸显了处理数据不平衡的重要性。

3.3. 缺货预测分析模型
在六种机器学习算法的对比中，随机森林(RF)表现最为突出，其AUC值达到0.978，远超其他模型。这一结果证实了集成学习方法在库存预测任务中的优越性。

3.4. 特征重要性
通过RF模型的特征重要性分析发现，当前库存水平、3个月需求预测、6个月需求预测和9个月需求预测是影响缺货的最关键因素，其次是过去1个月的销售数据。这一发现为零售商优化库存监控策略提供了明确方向。

在讨论部分，研究强调了三个关键管理启示：首先，近期(3个月内)的需求预测比长期预测更具参考价值，这要求零售商建立更敏捷的预测更新机制；其次，实时库存监控系统应与预测模型深度整合，以实现动态补货决策；最后，研究建议将预测模型嵌入早期预警系统，通过持续的数据反馈不断优化模型性能。

这项研究的理论贡献主要体现在三个方面：一是验证了经典ML模型在大规模不平衡零售数据集中的适用性；二是明确了近期需求指标在预测中的主导地位；三是提出了可扩展的SMOTE+Tomek Links处理框架。在实际应用层面，该模型特别适合药品等关键物资的供应链管理，可通过实时库存跟踪和安全库存动态调整，显著降低缺货风险。

值得注意的是，研究也指出了当前零售业数字化转型中的文化障碍。数据显示，建立数据驱动决策文化的企业获得竞争优势的可能性高出23倍。因此，成功实施这类预测系统不仅需要技术投入，更需要组织层面的文化转型和人才培养。

研究的局限性在于仅使用了经典ML算法，未来研究可探索深度学习等更复杂模型的表现。此外，在数字经济时代，如何在利用运营数据的同时保护隐私和商业机密，也是值得深入探讨的伦理议题。总体而言，这项研究为零售业库存管理的智能化转型提供了重要方法论和实践指导。