如何使用包含(非促销和促销)销售的销售数据创建基准预测？

创建基准预测的过程可以分为以下几个步骤：

数据收集：首先，需要收集包含销售数据的数据集。销售数据可以包括产品销售额、销售数量、销售地点、销售时间等信息。可以从企业内部的销售系统、POS系统、电子商务平台等渠道获取数据。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。确保数据的准确性和完整性。
数据探索：对清洗后的数据进行探索性分析，了解数据的分布、趋势和相关性。可以使用统计方法、可视化工具等进行数据分析，以发现数据中的模式和规律。
特征工程：根据业务需求和数据分析的结果，选择合适的特征进行建模。可以考虑使用销售额、销售数量、销售地点、销售时间等特征，也可以结合其他外部数据进行特征工程。
模型选择与训练：选择适合的预测模型进行训练。常用的预测模型包括线性回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以根据数据的特点和预测需求选择最合适的模型。
模型评估与调优：使用训练集和验证集对模型进行评估，评估指标可以包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R平方等。根据评估结果对模型进行调优，可以调整模型参数、尝试不同的特征组合等。
预测应用：在模型训练和调优完成后，可以使用该模型进行基准预测。输入包含销售数据的新数据，通过模型预测销售额、销售数量等指标。预测结果可以用于业务决策、销售策略制定等。

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