銷量與庫存預測實戰：基於 Taobao API 的時間序列模型應用

一、為什麼需要銷量預測？

在電商營運中，銷量與庫存的變動直接關係到商家的營收、資金流與顧客體驗。建立科學的銷量預測系統，可以幫助商家：

• 精準預測熱銷商品，提前備貨，避免因缺貨損失訂單；

• 控制滯銷商品庫存，降低倉儲與資金壓力；

• 量化促銷活動對銷售的影響，優化促銷方案與時機；

• 制定節日、跨境等高峰期的精細備貨與調度計劃；

• 增強經營決策的數據依據，提高整體營運效率。

透過結合歷史數據與智能預測模型，商家不僅能「看見未來」，還能提升整體競爭力。

二、數據獲取：調用 Taobao API 抓取銷量與庫存數據

預測的基礎是可靠的歷史數據。你需要定期從 Taobao API（或透過合法方式的爬蟲）抓取以下核心資訊：

• 商品 ID 與名稱；

• 日期（可選日銷售或小時級數據）；

• 當日銷售數量與累積銷量；

• 商品當前庫存數量（若 API 支援）；

以下是一個簡化的請求範例（假設已有封裝的 API 服務）：

import requests
import pandas as pd
url = "https://api.example.com/taobao/sales"
params = {"product_id": "12345678", "start_date": "2024-01-01", "end_date": "2024-04-30"}
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = res.json()["data"]
df = pd.DataFrame(data)
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df.set_index("date", inplace=True)
df = df.sort_index()
print(df.head())

透過標準化數據格式處理流程，可為後續建模打下良好基礎。

三、使用 Facebook Prophet 建立銷量預測模型（入門友善）

Prophet 是由 Meta 所開源的時間序列預測工具，支援缺失值、節假日、週期性變化等特徵，非常適合初學者使用。

1. 安裝與基本建模流程

首先安裝 Prophet 套件：

pip install prophet

接著使用歷史銷量資料建立預測模型：

from prophet import Prophet
# 準備模型資料格式
df_prophet = df.reset_index().rename(columns={"date": "ds", "sales": "y"})
model = Prophet()
model.fit(df_prophet)
future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 預測未來 30 天
forecast = model.predict(future)
# 可視化預測結果
model.plot(forecast)

預測結果將呈現銷量走勢、上下置信區間及季節性變化。

2. 加入節假日效應提升準確性

節日如雙十一、春節等會顯著影響銷量，可加入假期資料強化預測：

holidays = pd.DataFrame({
"holiday": "double11",
"ds": pd.to_datetime(["2024-11-11", "2025-11-11"]),
"lower_window": -1,
"upper_window": 1,
})
model = Prophet(holidays=holidays)

模型將學習節日前後的銷售異動，進一步提升預測靈敏度。

四、進階建模：使用 LSTM 深度學習模型

若你的銷售數據具有更複雜的變化特徵，例如週期性不穩定、長期趨勢微妙、異常波動頻繁，LSTM（長短期記憶網路）能更好地擷取序列關聯。

1. 數據預處理與序列建立

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
scaler = MinMaxScaler()
scaled = scaler.fit_transform(df[["sales"]].values)
def create_dataset(data, look_back=7):
X, y = [], []
for i in range(len(data) - look_back):
X.append(data[i:i+look_back])
y.append(data[i+look_back])
return np.array(X), np.array(y)
X, y = create_dataset(scaled)
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

透過 look_back 參數控制模型觀察的過去時間窗口，可自訂為 7、14 或 30 天等。

2. 建立與訓練 LSTM 模型

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential([
LSTM(64, input_shape=(X.shape[1], 1)),
Dense(1)
])
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=16)

你可根據資料規模與預測需求調整神經元數量、訓練輪數與批次大小，以取得最佳模型表現。

五、預測應用：實現智能庫存告警與可視化展示

預測結果不只是圖表，更應用於業務決策。以下是一個簡單的補貨告警示例：

predicted_sales = model.predict(X[-1].reshape(1, -1, 1))
future_demand = scaler.inverse_transform(predicted_sales)[0][0]
current_stock = 200
if current_stock < future_demand:
print("✅ 庫存告警：預計未來銷量將超出庫存，請考慮補貨。")
else:
print("✅ 庫存充足，目前無需補貨。")

你也可建立 Web 儀表板，整合可視化圖表、每日銷售趨勢、庫存狀態、告警訊息等，提升運營透明度。

六、結語：打造專屬的智能預測系統

從資料取得、模型建立到預測應用，一個實用的電商銷量預測系統並不遙不可及。你可根據商業需求選擇 Prophet 快速部署，或用 LSTM 建立複雜模型，進一步加值系統功能：

• 多商品批次預測能力；

• 地區/店鋪維度的區域性預測；

• 自動識別異常銷售狀況並預警；

• 根據預測調整廣告投放與庫存策略；

透過這些技術與應用的整合，你將能更精準地掌握市場動態，提升整體經營效能與利潤率。

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