之所以需要取三年的数据，是为了考虑到季节因素，很多班级都会受到季节的影响； AI Agent利用相关算子提取影响销售的关键因素，避免引入过多因素导致过拟合；随机分配过去三年的时间段，使用周作为训练样本和周作为训练样本；使用训练样本的数据集，使用提取的主要关键因素，通过线性回归模型进行训练，并计算每个关键因素的具体权重；使用测试样本来测试模型并不断微调因子和模型参数。
为销售预测准确率设置一个阈值，例如当使用模型预 马其顿 whatspp 数据 测某家商店某周的销售情况时，如果错误率没有超过，则认为测试点是正确的。然后计算所有测试点的准确率，当测试集超过准确率时，认为模型训练完成。
每周一次，使用经过训练的模型来预测应链的三道防线。估算虽然拟合的方法很有效，但更适合销售相对稳定、客户群体相对分散的情况，不适合使用拟合。例如，对于某个渠道中的产品，该客户对其销售给单个客户的需求的微小变化可能会对产品的整体销售产生很大的影响。
因此，在这种情况下，可以采用估算的方法来估算未来一段时间内顾客对该产品的需求增加或减少的比例。 “上帝的东西给上帝，凯撒的东西给凯撒”，这里的意思是“回归到适合，估计到估计”。我们需要告诉AI代理，客户的销售额中有很大一部分是上面提到的。
公司给出需求预测结果后，还有一件非常重要的事情，就是连接公司的销售和供应链方面，以及关键供应商，保证上下游部门和合作伙伴平等合作基础。数量这时候AI代理就可以再次发挥它的价值，比如每周完成销售预测后，销售预测的报告会自动通过电子邮件发送给相关部门。