B榜73名
通过对项目的需求精确分析，项目任务划分为两个阶段完成： 1、预测库存量的需求量 2、预测库存的补货策略 整个项目操作流程包括有以下步骤： 一、数据清洗环节 项目所能提供的数据维度分为三类表：数据基本需求情况、库存情况、库存信息，通过unit作为关键词建立多表合并操作。将库存量<0认定为脏数据，对库存量做一阶差分生成新标签，删除原始存库量标签。 二、特征工程 对日期做年、季度、月、周、日、工作日、周末等特征进行特征构造； 同一单元中构造库存量差分、滑窗统计量、加权移动平均等特征； 对单个产品和地理位置做关于库存量的统计量特征； 对类别特征进行ont-hot编码和便签编码，分析各个周期内的同比环比情况； 使用LightGBM进行网格搜索操作，筛选关键重要特征并进行降维；
三、模型选择： 1、ARIMA
2、多项式回归
3、GBDT
4、LightGBM
5、XGBoost
采用stacking第二层用Logistics Regression进行模型融合，模型间的权重考虑自适应或者固定权重值
四、库存优化策略 1、采用运筹学优化**对库存量做进一步的优化 2、保证库存量大于0，利用一周内库存消耗量的最大子序列索引求出库存量的最小值，用于决定是否周一进行补货以及补货量。