零售行业行业数据挖掘之库存管理

一、案例背景

某时尚服装零售商在全国拥有多家门店，并通过线上电商平台进行销售，经营多个服装品牌和款式，涵盖男装、女装、童装等多个品类。随着业务的快速发展，公司面临着库存管理方面的诸多挑战，如库存积压导致资金占用成本过高、缺货现象频繁影响销售业绩、库存周转率低影响企业整体运营效率等。为了应对这些问题，公司决定引入数据挖掘技术，对库存数据进行深入分析，以实现精准的库存管理和优化，提高企业的盈利能力和市场竞争力。

二、数据挖掘实施步骤

（一）数据收集

1. 销售数据：从公司的销售系统中收集过去两年内的所有销售记录，包括销售日期、销售门店、销售渠道（线上或线下）、商品编号、销售数量、销售单价、顾客信息（年龄、性别、地域等）等详细信息，数据总量达到数百万条记录，涵盖了不同季节、不同款式、不同价格区间的服装产品销售情况，为分析销售趋势和顾客购买行为提供了丰富的数据基础。
2. 库存数据：整合公司各仓库和门店的库存管理系统数据，获取每日的库存数量、库存位置、入库时间、入库数量、出库时间、出库数量、库存成本、补货记录等信息，与销售数据进行关联，以便准确掌握库存的动态变化情况和库存水平与销售之间的关系，数据涵盖了公司所有的库存据点和各类服装产品库存信息。
3. 商品属性数据：收集公司所售服装的详细属性信息，如款式、颜色、尺码、材质、品牌、季节属性、适用人群、服装风格等，这些属性数据有助于对服装产品进行分类和特征提取，为后续的数据分析和模型构建提供重要的基础信息，共涉及数千种服装款式的属性信息。
4. 市场数据：通过市场调研机构购买时尚行业的市场趋势报告、竞争对手的销售数据、流行趋势预测数据等外部数据，同时收集社交媒体上与服装相关的话题热度、时尚博主的推荐信息、明星穿搭等数据，利用网络爬虫技术获取电商平台上同类服装产品的价格、销量、评价等信息，以了解市场动态和竞争对手情况，为库存决策提供更全面的市场视角和参考依据，每月定期更新这些市场数据，确保其及时性和相关性。

（二）数据清洗

1. 缺失值处理：对于销售数据中少量顾客信息缺失的情况，如部分顾客的年龄或性别未填写，根据其购买的服装款式、尺码以及其他已有的顾客特征信息进行合理推测填充；对于库存数据中部分商品的入库成本缺失，通过查询采购记录和财务报表，获取相应的成本数据进行补充；对于一些无法准确补充的缺失值，如某些历史销售记录中个别商品的销售单价缺失且无法追溯，采用该商品在同一时期或相近时期的平均销售单价进行估算填充，同时对这些填充的数据进行标记，以便在后续分析中进行特殊处理和验证，确保数据的完整性和可用性，避免因缺失值过多而影响数据分析的准确性和模型的