⚙️ 第三章：时序特征工程体系 — 家电供应链预测的"弹药库"系列定位：8年经验算法工程师写给1-3年同行的实战讲义本章主题：特征工程决定了模型精度的上限 —— 从理论框架到家电行业实操的完整体系项目背景：某头部家电集团 · 空调/冰箱/洗衣机/厨电/小家电 · 3000+ SKU · LightGBM为主力模型写在前面：为什么特征工程是最值得投入时间的环节我在这个项目上花时间最多的不是调模型，不是调超参数，而是构建和迭代特征。原因很简单：优化手段投入时间典型收益(WAPE降低)投入产出比换模型（LightGBM→TFT）3-4周1-2pp低超参调优（Optuna跑2000轮）1周0.5-1pp中新增一组关键特征1-3天2-5pp极高数据治理（口径/缺失修复）2-4周3-6pp高（一次性）💡我的经验法则：在项目前半程，80%的精度提升来自特征工程；后半程才轮到模型和调参。3.1 供应链时序预测的特征框架3.1.1 总体框架：六大特征族特征体系时间特征基础时间日历特征距离特征滞后特征单步滞后多步滞后交叉滞后滚动统计特征均值/中位数标准差/波动率最大值/最小值分位数业务特征促销特征库存状态价格特征渠道特征品类属性特征商品画像生命周期