Streaming Data Forecasting — 流式采集数据驱动的实时需求预测：采集→特征→预测端到端

1. 解决的问题

传统需求预测依赖离线批处理（T-1 日数据训练，次日生效预测），对突发事件（爆品上线、竞品大促、舆情事件）响应迟滞 12-24 小时。

2. 核心算法逻辑

传统需求预测依赖离线批处理（T1 日数据训练，次日生效预测），对突发事件（爆品上线、竞品大促、舆情事件）响应迟滞 1224 小时。流式数据实时预测解决的核心问题：

3. 业务应用场景

业务背景：Prime Day 期间婴儿监视器需求在促销开始后 2 小时内飙升 8 倍，传统 T+1 批处理模型在促销开始前 12 小时仍预测正常销速，导致海外仓断货，损失 GMV 约 60 万元。

| 方案 | 断货时刻 | 断货损失 GMV | |------|---------|-------------| | 批处理 T+1 | 促销开始后 2h | ~60 万元 | | 流式预测（本方案） | 触发补货，未断货 | ~0 万元 | | 净收益 | — | ~60 万元 |

业务背景：母乳储奶袋需求受季节（夏天高温影响保鲜需求）+ 竞品活动 + 社交媒体育儿博主推荐的三重驱动。传统月度预测误差 MAPE 约 28%，导致频繁库存积压或断货。

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

60 万元

7. 代码模板

代码块数量：3 · 路径：未检测到

"""
流式采集数据驱动实时需求预测 Pipeline
整合在线特征工程 + ADWIN 漂移检测 + 增量预测 + Conformal PI
arXiv 参考: 2406.04356 (StreamFore: Online Time Series Forecasting),
           2310.07169 (ADWIN Adaptive Windowing for Concept Drift),
           2405.14682 (Conformal Prediction for Streaming Forecasts 2024)
"""

import time
import random
import numpy as np
from collections import deque
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Deque, Dict, List, Optional, Tuple


# ── 数据结构 ─────────────────────────────────────────────────────────────

@dataclass
class StreamEvent:
    """流式事件（订单、价格变动、库存更新）"""
    timestamp: float         # Unix 时间戳
    event_type: str          # "order", "price_change", "stock_update", "social_signal"
    sku_id: str
    value: float             # 订单量/价格/库存件数/搜索热度指数
    source: str = ""


@dataclass
class RealtimeFeatures:
    """某 SKU 在 T 时刻的实时特征快照"""
    sku_id: str
    timestamp: float
    sales_ewma_5min: float = 0.0
    sales_ewma_30min: float = 0.0
    sales_ewma_2h: float = 0.0
    price_ratio: float = 1.0         # 己方价格 / 竞品最低价
    stock_days: float = 30.0         # 当前库存可售天数
    social_momentum: float = 0.0     # 搜索热度 1h 变化率
    drift_detected: bool = False


@dataclass
class ForecastResult:
    sku_id: str
    timestamp: float
    point_forecast: float
    lower_bound: float    # 95% CI 下界
    upper_bound: float    # 95% CI 上界
    safety_stock: float
    alert: Optional[str] = None   # 库存预警信息


# ── 在线实时特征引擎 ───────────────────────────────────────────────────────

class EWMAFeatureEngine:
    """
    增量 EWMA 特征引擎
    O(1) 更新，无需历史数据重扫
    """

8. 论文来源

• 2012.04740
• 2310.07169
• 2405.14682
• 2406.04356