基于孤立森林和自助法商品销售异常研究

零售行业销售数据体量大,日常流水信息多,销售异常难以发现,数据治理困难。因此,本文选取某零售企业的销售数据作为研究样本,分别从横向和纵向出发,先在横向方面对相同经营规模的相同规格商品销售量,使用孤立森林算法进行异常值检验,形成零售门店-商品异常规格名单,为排除偶然因素在孤立森林算法的基础上引入容忍度参数,更加精准确定正常值范围。纵向上使用自助法对异常规格的销售数量结果进行对比。最后确定横纵向都异常的商品规格以及时间段,计算零售的销售相符率,为后续终端数据治理做准备。