ND公司是一家以提供城市出行智能解决方案的高科技创新公司,专注于为全球出行用户提供更环保、更便捷、更智能的城市出行交通工具。业务主要包括智能电动自行车的设计、生产、销售等。有效的销售预测能够帮助线下门店管理者建立高效的工作团队,并帮助门店管理者发现在日常销售中影响客户和团队的重要影响因素,从而改进生产模式,提高门店的赢利能力。本文以ND公司748家线下门店的日常销售数据及门店信息数据为研究对象,对门店销售现状以及现有门店销售数据进行分析,基于XGBoost方法预测未来门店销量。首先对ND公司门店销售现状进行研究,分析了ND公司门店销售预测中存在的问题。通过观察数据,分析数据缺失情况,同时对数据进行预处理。剔除缺失比例较大的数据变量,并且针对数据的分布情况使用恰当的方法插补缺失值。在对数据集中的变量进行处理后,挑选与业务场景契合的变量以及重要的变量作为数据特征集,构建模型的特征工程。最终选择门店属性特征、地理位置特征、服务特征、时间特征等四个特征作为特征集。最后分别使用XGBoost、线性回归、决策树和随机森林等四个模型对零售门店销量进行预测。通过比较分析真实数据与预测值之间的平均绝对百分误差,XGBoost模型的效果更好。并且模型预测的运行速度由于XGBoost模型的并行运算能力而得到了提高。本论文不仅适用于ND公司门店销售预测,还可以将此方法应用于国内零售实体业甚至电商平台的销售预测,对于提高门店的运营效率、商品的价格、提高销量及针对性的精准销售具有重要的意义。