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数据收集确保我司正在收集所有相关数据。这可能包括过去的销售数据、市场趋势、竞争对手行为等。

这是数据分析过程中至关重要的步。只有当数据准确且致时才能信任由此产生的结果。

利用机器学习技术构建销售预测模型。这些模型根据历史数据进行训练，用来预测未来的销售情况。

旦模型被创建对其进行验证以确定其准确性。根据验证的结果可能对模型进行调整或优化。

结果用将模型的预测结果用于实际的销售策略中。这可能意味着调整库存水平、定价策略或促销活动。

由于电子产品更新换代快，销售预测模型能够快速适市场变化。数据的质量对于预测的准确性至关重要，因此必须重视数据收集和预处理。

季节性因素可能对销售额产生重大影响，因此在构建模型时考虑到这点。使用地理位置数据可能会有助于提高预测的准确性。