国内外在销售额预测研究现状

国内外在销售额预测研究方面都有很多的研究成果。下面分别介绍：

国内研究现状：

1. 传统的时间序列模型，如ARIMA、ETS等，被广泛应用于销售预测领域。

2. 基于机器学习的销售预测建模方法，如支持向量机、决策树、神经网络等，在国内也得到了广泛的研究和应用。

3. 随着大数据和云计算技术的发展，越来越多的企业开始尝试使用大数据分析和数据挖掘技术进行销售预测分析，以期提高销售预测的准确性和精度。

国外研究现状：

1. 在传统的时间序列模型方面，ARIMA、ETS等模型同样被广泛应用于销售预测领域。

2. 基于机器学习的销售预测建模方法同样也在国外得到了广泛的研究和应用，如支持向量机、决策树、神经网络等。

3. 近年来，深度学习技术的应用也开始进入销售预测领域，如使用卷积神经网络、循环神经网络等模型进行销售预测建模。

总的来说，国内外在销售额预测研究方面都取得了不少进展，不同的研究方法和技术应用也各有优缺点，需要根据实际情况进行选择和应用。