在MindsDB中构建销售预测模型主要分为五个关键阶段：
- 数据准备：连接销售数据库（如MySQL），确保数据包含历史销售额、产品类别、时间戳等特征字段
- 模型创建：执行SQL语句
CREATE PREDICTOR sales_forecast FROM mysql_db.sales_data PREDICT next_quarter_revenue，系统会自动：- 识别数值型和类别型特征
- 确定时间序列字段（如order_date）
- 配置Lightwood框架的默认参数
- 训练监控：通过
SELECT * FROM mindsdb.predictors WHERE name='sales_forecast'查看训练进度和准确率指标 - 预测查询：使用形如
SELECT next_quarter_revenue FROM sales_forecast WHERE product_category='electronics'的语句获得预测结果 - 效果优化：通过
RETRAIN sales_forecast USING ...调整特征工程或模型参数
优势说明：
相比传统ML流程节省约80%时间，企业案例显示某零售商实现周级别销售额预测准确率达92%。
本答案来源于文章《MindsDB：连接多源数据并用SQL和AI查询的开源平台》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何利用MindsDB构建预测模型？以销售预测为例说明关键步骤
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