時間序列資料 (Time Series Data) 廣泛存在於零售銷售、電力負載、金融股票與工業感測器中。如何精準捕捉數據中的「季節性 (Seasonality)、趨勢 (Trend) 與週期性」，是企業備貨與資源調度的關鍵。
在時間序列預測中，XGBoost 搭配滑動視窗 (Rolling Windows) 與滯後特徵 (Lag Features) 通常能以極低算力跑出比複雜深度學習更高的準確率！
MAPE (平均絕對百分比誤差) 最直觀易懂，適合跨量級銷售預測比對。
我們提供銷量預測系統、電力負載估算與工業感測器時間序列預測模型開發。
使用 XGBoost 預測銷量時，我們構建了豐富的時間特徵：Lag-1, Lag-7, Lag-30（前 1 天、7 天、30 天銷量）、Rolling Mean 7 天平均值、Rolling Std 變異數以及是否為例假日標籤，讓梯度提升樹能完美捕捉季節循環趨勢。
時間序列預測是零售備貨與工業預防性維護的核心。我們在實戰專案中評估了 LSTM 與 XGBoost 兩種主流架構：
搭配 MAPE (平均絕對百分比誤差) 與 RMSE 評估指標，協助企業降低 30% 以上的庫存積壓成本。
鳳凰程式工坊所開發的所有 AI 模型、演算法與自動化腳本，在驗收時皆提供 100% 完整且註釋清晰的 Python / C++ 原始碼與完整 Git 歷史紀錄。我們同時提供 30 至 90 天的免費保固維護期，期間包含 Bug 免費修復、環境部署升級支援與線上諮詢解答。
在合作正式啟動前，我們可依客戶需求簽署正式的商業保密協定 (NDA)。所有測試資料與模型權重檔僅會在封閉的開發環境中處理，專案結束交付後，我們可配合進行數據徹底銷毀與清空證明，確保貴公司商業機密 100% 安全。
在交付客製化程式與 AI 演算法系統時，鳳凰程式工坊嚴格遵守國內外相關法律法規與技術規範：