空调备件数量分析与预测系统，是基于空调备用零件的历史使用量来做下一个月或之后几个月的使用量的预估。当计划储备量超出实际需求时，会占用大量库存和资金，但当储备不足难以满足维修的需求，因此对于备件数量的预测有着很重要的意义。在项目实施的过程中，通过数据清洗、特征工程的方法提取最有信息的历史数据特征，分别从函数、分布等角度上入手，选择相匹配的模型进行预测，并在最后引入了模型融合的方法，通过根据数据特征选最优模型的方式，使得整体的预测的效果达到一个很高的准确度。