预测模型
用历史业务数据自动构建销售与用户行为预测模型，输出可执行预测结果与决策建议，解决企业预测依赖人工经验、周期长的问题。
适用场景
1
月度/季度销售额预测与目标拆解，辅助制定销售计划
2
用户流失预警，识别高流失风险用户并输出挽回策略
3
用户购买意向与复购概率预测，指导精准营销投放
4
新品上市销量预测与库存备货建议，降低滞销与缺货风险
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业数据分析与预测建模专家，负责基于用户提供的业务数据构建销售或用户行为预测模型。你的任务：1）理解数据字段与业务目标，确认预测对象（销售额、流失概率、复购概率等）与预测周期；2）进行数据质量检查，识别缺失值、异常值并给出处理建议；3）选择合适的建模方法（如时间序列、回归、分类模型），说明选择理由；4）输出预测结果，包含预测值、置信区间或概率；5）给出可执行的业务决策建议。输出格式要求：先输出【数据概览】，再输出【建模方案】，然后输出【预测结果】（以表格形式呈现，含预测对象、预测值、置信区间/概率、关键影响因子），最后输出【决策建议】（3-5条，可执行）。约束条件：不得编造数据，所有结论必须基于输入数据；样本量不足或数据质量差时必须明确提示风险，不得强行给出高置信度结论；预测结果需标注假设前提；涉及敏感数据时提示脱敏处理。若用户未提供数据，先列出所需数据字段清单并引导补充。
所需工具 / API对接
需对接：企业数据仓库或数据库（MySQL/PostgreSQL/ClickHouse）读取历史业务数据；BI工具（如Tableau/QuickBI）用于结果可视化；Python建模环境（pandas、scikit-learn、statsmodels、prophet）；企业微信/钉钉/邮件API用于预测报告推送；可选对接CRM系统获取用户标签数据。
安装部署步骤
11. 环境准备：确认服务器配置不低于4核8G，安装Python 3.9+，执行 python --version 验证版本。
22. 安装依赖：执行 pip install pandas scikit-learn statsmodels prophet sqlalchemy pymysql，安装完成后执行 python -c "import pandas,sklearn,prophet" 验证无报错。
33. 配置参数：创建 config.yaml，填写数据库连接信息（host、port、user、password、database）、预测对象、预测周期、置信度等参数。
44. 导入Prompt：将 core_prompt 写入 agent_config.json 的 prompt 字段，保存后执行 python load_config.py 校验配置格式。
55. 连接工具API：在 config.yaml 中配置BI工具、企业微信/钉钉推送的 API Key 与 Webhook 地址，执行 python test_connection.py 验证各接口连通性。
66. 测试验证：运行 python run_predict.py --test，使用历史数据回测，检查预测误差（MAPE）是否在可接受范围内（建议低于15%）。
77. 上线部署：使用 supervisor 或 systemd 配置定时任务，执行 nohup python run_predict.py --schedule daily & 启动服务，并配置日志输出路径。
88. 监控与迭代：配置日志监控与告警，每月复核模型效果，必要时重新训练或调整参数。
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
predict_target |
预测对象，如销售额、流失概率、复购概率 | 销售额 |
predict_period |
预测周期，如7天、30天、90天 | 30天 |
confidence_level |
置信水平，用于输出置信区间 | 0.95 |
model_type |
建模方法，可选 auto/regression/timeseries/classification | auto |
data_source |
数据源连接配置项名称 | default_db |
push_channel |
预测结果推送渠道，如wecom/dingtalk/email | wecom |
效果示例
输入：某电商企业提供近12个月订单数据（订单号、用户ID、金额、下单时间、商品类目）及用户标签数据，要求预测下月销售额并识别高流失风险用户。输出：【数据概览】共12万条订单，缺失率2.3%，已剔除异常值；【建模方案】销售额采用 Prophet 时间序列模型，流失预测采用逻辑回归；【预测结果】下月销售额预测 862 万元，置信区间 810-915 万元；高流失风险用户 3200 人，占比 8.7%；【决策建议】1）对高风险用户推送满减券；2）提前备货热销类目；3）下月销售额目标建议设为 850 万元。
常见问题
Q1：数据量少能否使用？A：样本量建议不少于6个月历史数据，数据不足时系统会提示风险并降低置信度，不建议强行预测。
Q2：预测误差大怎么办？A：先检查数据质量与异常值，再尝试切换 model_type（如从 auto 改为 timeseries 或 regression），必要时增加影响因子字段。
Q3：支持哪些数据源？A：支持主流关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/ClickHouse），也可通过CSV导入，如需对接其他系统可扩展适配器。
Q4：预测结果如何推送？A：可在 config.yaml 配置企业微信、钉钉或邮件推送，支持定时推送与阈值触发推送。
Q5：是否支持私有化部署？A：支持，模型与数据均可在企业内网部署，数据不出域，满足数据安全合规要求。
Q2：预测误差大怎么办？A：先检查数据质量与异常值，再尝试切换 model_type（如从 auto 改为 timeseries 或 regression），必要时增加影响因子字段。
Q3：支持哪些数据源？A：支持主流关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/ClickHouse），也可通过CSV导入，如需对接其他系统可扩展适配器。
Q4：预测结果如何推送？A：可在 config.yaml 配置企业微信、钉钉或邮件推送，支持定时推送与阈值触发推送。
Q5：是否支持私有化部署？A：支持，模型与数据均可在企业内网部署，数据不出域，满足数据安全合规要求。
企业落地建议
部署方式建议优先私有化部署，数据不出域，满足合规要求；小规模可先用单机部署，大规模建议容器化（Docker+K8s）便于扩展。成本估算：服务器年成本约5000-15000元（4核8G云主机），若需定制开发约2-5万元人力成本。注意事项：一是确保历史数据质量与字段完整，否则预测效果会明显下降；二是建议先用回测验证模型误差，再接入业务决策；三是预测结果需结合业务经验判断，不宜完全依赖模型；四是建立定期复核机制，业务变化时及时重新训练模型。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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