摘要
随着零售行业的快速发展和数据时代的到来，海量的销售数据为实体店经营决策提供了重要依据。
如何准确预测销售情况，优化库存管理、制定精准营销策略成为实体店提升竞争力的关键。
数据挖掘技术为解决这一问题提供了有效手段。
本文首先介绍了实体店销售预测的相关概念，包括数据挖掘、销售预测等，并概述了其研究意义。
然后，对国内外实体店销售预测的研究现状进行了综述，从传统统计方法到机器学习算法，分析了不同方法的优缺点。
接着，重点阐述了基于数据挖掘的实体店销售预测模型的主要研究方法，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估等关键技术。
最后，对现有研究进行了总结和展望，指出未来研究方向和挑战。
关键词：实体店；销售预测；数据挖掘；机器学习；预测模型
#1.1实体店销售预测实体店销售预测是指利用历史销售数据、市场环境因素等信息，通过构建数学模型或运用统计方法，对未来一段时间内的销售情况进行估计和推断。
准确的销售预测可以帮助实体店优化商品库存，制定合理的营销策略，提高运营效率和盈利能力。
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