市场需求很少以单一明确信号的形式出现。
它是通过一系列小型且通常是间接的指标形成的。

人工智能需求预测的存在是为了连接这些指标——不是为了确定地预测结果，而是为了提高决策质量。

信号出现：需求开始的地方

需求信号早在订单出现之前就出现了。

它们显示为：

• 询价量变化

• 采购频率的变化

• 新产品类别兴趣

• 区域活动高峰

• 买家行为调整

单独来看，这些信号很弱。
综合起来，它们形成了早期模式。

聚合：信号大规模变得有意义

单一数据点误导。

人工智能会跨买家、时间范围和类别聚合信号。在个体层面上不可见的模式在规模上变得可见。

聚合将噪音转化为上下文。

标准化：消除错误移动

并非所有活动都表明需求。

季节性、促销和临时中断会扭曲信号。人工智能通过考虑历史基线和已知波动来标准化数据。

这可以防止对短期噪音的过度反应。

相关性：链接相关信号

当信号相关时，需求预测会得到改善。

人工智能检查一个领域的变化如何与其他领域相关，例如，贸易活动之前的询问增加如何，或者品类兴趣如何与区域变化保持一致。

相关性增强信心。

解读：从数据到方向

预测并不意味着确定。

人工智能解释模式以建议方向运动：