技能介绍

要解决什么问题

白酒销量不是「平滑增长 + 一点季节性」：春节前后（Q1）与中秋国庆（Q3）形成双峰，淡季（尤其 Q2）占比很低；2023～2025 年多个节日节点同比走弱，若仍按历史旺季比例外推，备货和收入计划会系统性偏高。同时还要面对价格带下移、光瓶化、渠道从政务宴请转向家庭与婚宴等结构变化，以及开盖扫码、节庆礼盒、折扣等促销带来的当期拉高与结束后 1～2 个月的透支回落。

本技能面向「有历史销量、要做季度/年度预测或备货决策」的场景：经销商备货、品牌方分价格带/SKU 规划、或分析节日对动销的影响。

技能如何工作

激活后通常会先对齐业务语境：全国性名酒 / 区域龙头 / 经销商、主销价格带（100 以下 / 100-300 / 300-500 / 500 以上）、预测粒度（整体、SKU、渠道）。数据侧强制要求 date、sales，以及 sku/product 与 price_band；缺 channel 或 promotion 时会按清单追问，并引导补充促销月份与是否存在透支效应。

核心流程大致为：

探索与清洗：用 scripts/eda_and_clean.py 检查春节备货尖峰、淡季真零销、按销售发生时间而非开票时间记账等问题。
行业化预测：运行白酒专属脚本（如 baijiu_forecast.py），内置中国节假日与季度占比基准；通过 --decay-mode（none / mild / moderate / severe）在季节性上叠加 2024～2025 旺季衰减，当前文档推荐 moderate。
渠道与促销：结合检索到的行业经验系数，经 --channel-type、--promo-schedule 把不同月份生效的促销组合写入模型；短期搭赠/满赠/折扣可在促销后月份做负向调整。
分解与交付：支持按价格带、渠道分别预测再汇总；输出旺淡季结构、节日效应、未来 12 个月曲线及旺季前 1～2 个月的备货建议；方法上数据 ≥24 个月时优先 Prophet（农历春节漂移、乘法季节性、节假日项）。