简介

在本案例研究中，你将完成一个真实的工业级机器学习项目。该项目旨在根据多种不同特征，对一家大型零售企业旗下各个门店的销售额进行预测（即销售预测）。在此过程中，你还将学习高效的数据处理和模型训练技术。

A. 工业界机器学习项目

工业界的机器学习项目通常包含五个主要部分：数据分析、数据处理、构建模型、训练模型以及解释结果。数据分析用于确认机器学习是否能够在数据集中发现有用的规律，从而实现所需的预测任务。人们常常忽略数据分析这一步骤，导致最终不清楚为何模型效果不佳；实际上，问题往往出在数据集本身并不适合用于预测。

在完成数据分析与数据处理之后，我们会根据具体应用场景和数据集的特点，选择并构建合适的机器学习模型。大多数情况下，一个标准的多层感知机（MLP）就已足够；但对于图像或视频数据，我们有时会使用卷积神经网络（CNN）；对于文本类数据，则可能采用循环神经网络（RNN）。在实际工业项目中，模型构建反而是最简单的环节，因为通常只需复现这些成熟模型的代码即可。

最后，在使用数据集完成模型训练后，我们会用测试数据验证模型的表现。通过测试数据得到的结果将被分析和解读，并汇报给项目负责人。这一阶段的目标是确认模型确实能在当前任务中有效工作，并具备投入生产环境的能力。

B. 销售预测

机器学习在工业界最常见的应用之一，就是为消费类企业预测零售销售额。本案例研究将让你模拟一家大型零售公司中机器学习工程师的工作，利用大规模训练数据集，建立一个模型来预测各门店的周销售额。

在本案例研究的这一部分，你需要先进行数据分析，以了解数据集的基本情况，并确认其中是否存在足够的趋势信息可用于预测周销售额。此外，你还需要做一些初步的数据处理工作，对原始数据进行整理和组织；更全面的数据处理流程将在“数据管道构建”部分展开。