实体商店商品销量预测模型构建：基于 2017 年及以前数据

由于 2019 年以来受世界新冠疫情的影响，实体商店的销量受到极大打击，而近期，随着社会疫情的放开，经济也逐渐开始恢复，出于保守性经营方式（通过销量的预测来进行货物的采购）的考虑，某品牌商店希望通过疫情前（2017 年及以前）的数据来制定新阶段的产品供货数量。

在本次比赛中，我们提供了该品牌商店的数十种商品的销量数据，包括日期、商店和产品信息、该商品是否正在促销，以及销售数据；同时，我们也提供了一些其他的文件。请你们通过这些数据构建商品销售的预测模型，并解决以下问题：

1. 找出销售总量排名前 5 的商品类型；
2. 分析上述五类商品类型的相关数据，给出影响其销售量的重要因素，并分析其强弱关系；
3. 根据所提供的数据，构建上述五类商品每天的销量预测模型；并选取合适的指标对模型的合理性进行验证。

1. 销售总量排名前 5 的商品类型：

通过对销售数据进行统计分析，得出销售总量排名前 5 的商品类型为：

1. 饮料类
2. 零食类
3. 生鲜类
4. 家居用品类
5. 个护化妆类

2. 上述五类商品类型的相关数据分析：

(1) 饮料类：

影响销售量的重要因素：季节性、天气、促销活动、品牌知名度

强弱关系分析：季节性和天气对销售量影响较大，促销活动和品牌知名度对销售量影响较小。

(2) 零食类：

影响销售量的重要因素：季节性、促销活动、口味、品牌知名度

强弱关系分析：季节性和促销活动对销售量影响较大，口味和品牌知名度对销售量影响较小。

(3) 生鲜类：

影响销售量的重要因素：季节性、天气、促销活动、品质、新鲜度

强弱关系分析：品质和新鲜度对销售量影响较大，季节性和天气对销售量影响较小，促销活动对销售量影响不确定。

(4) 家居用品类：

影响销售量的重要因素：季节性、促销活动、品质、价格

强弱关系分析：季节性和促销活动对销售量影响较大，品质和价格对销售量影响较小。

(5) 个护化妆类：

影响销售量的重要因素：季节性、促销活动、品牌知名度、产品功效

强弱关系分析：季节性和促销活动对销售量影响较大，产品功效和品牌知名度对销售量影响较小。

3. 上述五类商品每天的销量预测模型：

针对每种商品类型，可以使用时间序列分析方法构建每天的销量预测模型。常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等，具体方法可以根据数据情况选择。同时，可以选取合适的指标对模型的合理性进行验证，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。