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亚马逊服务平台B R(A B ll R )优化算法的秘密与标准的变化多端，给商家精确可能选定产品的市场容量、科学合理预测分析选定销售市场的获利水准产生了较大的困惑。
为了更好地帮商家处理这一心头病，精确估计销售量，摆脱亚马逊繁杂的计算方法与融入局势变化多端的销售市场，变成数魔的关键工作中之一。
下列列举了当今市面上，具备销售量估计作用的一部分专用工具。
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大家自知，假如这件事做得不太好，销售量可能较高或是稍低，都是会给商家导致活力、金钱的损害。在纷繁复杂的亚马逊优化算法眼前，要保证我区间段以 00%的准确度可能销售量难以。可是人们依然不断地勤奋，持续逼近销售量的实情。
< g>那麼什么叫销售量可能的准确度，换句话说什么叫商家希望的确切的销售量可能？
大家明确提出了一种评定亚马逊销售量估计精确度的规范——< g>销售量四准规律。
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< g>整体销售量精确
必须保证在同一时间范围内，全网站全< l =" _ g" h ="/ i l _ g/l i " g ="_ l " i l ="品类">类目全部产品的销售量总数与亚马逊真正的GMV规模相同。例如，假如亚马逊一天的GMV为 0亿< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ iy " g ="_ l " i l ="美金">美元，而根据预测分析获得的单日< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ i h " g ="_ l " i l ="市场销售">销售额仅有 亿美金，则整体准确度仅有 0%。
< g>每个品类销售量精确
亚马逊< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ ig " g ="_ l " i l ="英国">美国站仅一级品类就会有2 个，关键品类有< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ji j _6 2" g ="_ l " i l ="家居家具">家居、< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ h g" g ="_ l " i l ="服饰">服装、3C< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ i i h pi " g ="_ l " i l ="电子设备">电子产品、< l =" _ g" h ="/ i l _ g/qip i" g ="_ l " i l ="汽车配件">汽配、美妆护肤、书本……在销售量估计的历程中，只需有一个品类准确度不足高，就谈不上取得成功的优化算法。
< g>品类区段段销售量精确
必须保证各种目各区段段的销售量估计均精确。总体目标：T p 00产品的销售量估计准确度高， 万～2万的准确率， 00万～200万的准确度均高……
< g>每日的销售量估计精确
必须保证各活跃性产品每日的销售量估计均精确（优化算法高可靠性）。
依据亚马逊官方网文本文档，亚马逊B R每钟头都是会升级一次，测算根据是< l =" _ g" h ="/ i l _ g/li i g" g ="_ l " i l ="Li i g">li i g的销售量等要素。当某一Li i g销售量提升时，该li i g的B R< l =" _ g" h ="/ i l _ g/p i i g" g ="_ l " i l ="排行">排名一般也会获得提高（但不一定是同时进行），而某一Li i g的B R增涨时，通常也是来源于销售量的提升。那B R值和销售量相互关系到底是如何的，就很磨练数据信息服务提供商的专业技能了。
一般来说，测算预测分析結果的精确度有下列多种方法。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 640p ;h igh 3 p ;">< g> 均值平方根偏差（MAE）
又称之为L 范数损害。用以评定预测分析結果和真正数据的贴近水平，其值越小表明线性拟合实际效果越好。可以能够更好地体现估计值偏差的具体情况。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 327p ;h igh 0 p ;">优势：可以把绝对误差和相对偏差里边正负极互相相抵的问题除掉。
缺陷：平方根的出现造成函数公式凸凹不平，在一些点上不可以求导数。
< g>2 均方标准差（M q ，M E）又被称为L2范数损害，该指标值测算的是线性拟合数据信息和原始记录相匹配样版点的偏差平均数的平均值，其值越小表明线性拟合实际效果越好。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 2 p ;h igh 2p ;">优势：解决了方法①均值绝对误差的凸凹不平问题，即不可导问题。
缺陷：M E与人们的总体目标自变量的量纲不一致，为了确保量纲一致性，大家要对M E开展开根号，获得RM E。
< g>3 均方根误差（RM E）均方根误差再开平方，即均方标准差开展开根号求取。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 2 p ;h igh 3p ;">优势：与此同时解决了方法①的不可导问题与方式②的量纲不一致问题。
缺陷：应用平均偏差测算，而均值对出现异常点较比较敏感，假如对某一点的重归值很不理想化，那麼它的偏差则比较大，进而会对RM E的值有比较大危害。
< g>4 R- q 决定系数考量的是线性回归方程总体的拟合程度，是表述回归平方和在总平均数中常占的比例。取值范围为[0， ]，其值越贴近于 ，表明模型拟合实际效果越好。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 3 7p ;h igh 73p ;">优势：既考虑到了估计值与真值中间的差别，也考虑到了问题自身真值中间的差别，是一个归一化的衡量规范。
缺陷： 数据的样版越大，R²越大，因而不一样数据的实体模型結果会具有一定的差别。
< g> 均值肯定百分之偏差真正值与估计值中间肯定百分数的均值
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 2 9p ;h igh p ;">优势：形象化、测算简易，摆脱了对平均误差的依靠。
缺陷：MAPE沒有上界, 因而对出现异常值比较敏感 当某一p 十分大时, 会造成MAPE的值也明显增大。假如应用MAPE做为误< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ h pi g" g ="_ l " i l ="恶意差评">差评价指标值，p 的彼此会造成预测分析销售量小于具体销售量。
< g>综上所述，大家选用了第 种点评规范——均值肯定百分之偏差。该方式 是全部方式中最严谨的，也是最能全方位反映不一样销售量区段的综合性准确度。
[v158粉丝网] http://www.v158.cnll M 根据各种目B R数据信息等指标值，迭代升级了销售量可能优化算法，相较以前的可能結果，精确度获得了较大的提高。
现阶段全新升级的数据库系统早已在亚马逊英国站完成 9个品类数据信息遮盖，将来将进一步遮盖大量品类及网站。
品类：
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 404p ;h igh 302p ;">网站：英国站
数据信息段：近2个月的数据信息
ll M 数魔跨境
湖南省数魔网络技术有限责任公司，通称“ ll M 数魔跨境”, 是全世界顶级的线上< l =" _ g" h ="/ i l _ g/g gg " g ="_ l " i l ="广告宣传">广告< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ i" g ="_ l " i l ="AI">AI优化算法< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ h li" g ="_ l " i l ="专利权">专利拥有人，为亚马逊全世界< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ i i " g ="_ l " i l ="开实体店">开店给予解决方法，与此同时也是跨境电子商务< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ i" g ="_ l " i l ="优秀人才">人才塑造一体化系统软件服务供应商，企业专注于根据AI颠覆式创新全世界电商企业。
< g>发明专利
ll M 创立于英国 ，在洛杉矶市配有互联网大数据和人工智能技术试验室，企业研发部门于20 7年4月进行根据互联网大数据和人工智能技术的A 检索< l =" _ g" h ="/ i l _ g/g gg y h " g ="_ l " i l ="广告优化">广告优化< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ji gji " g ="_ l " i l ="竟价">竞价优化算法、搜索引擎竞价全自动蚁群算法产品研发、根据大数据分析的动态性A 服务平台销量预测优化算法产品研发。
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 740p ;h igh 0 9p ;">并取得成功< l =" _ g" h ="/ i l _ g/ h " g ="_ l " i l ="申请注册">注册“一种朝向电子商务搜索引擎竞价的费用预算及竟价智能化调节方式、一种互联网技术搜索引擎竞价关键词的建议方式、一种互联网技术搜索引擎竞价竟价蚁群算法”等三项优化算法专利权。
< g>官方网背诵
< iv>< p l =" - p " yl =" i h 640p ;h igh 3 3p ;">公司进驻了亚马逊官方网M pl App ，是亚马逊技术性合作方、开发人员联合会组员、< l =" _ g" h ="/ i l _ g/p i " g ="_ l " i l ="学习培训">培训课程内容资询服务提供商及其亚马逊广告宣传合作方。
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