简介： 本发明公开了一种需求预测方法、系统及存储介质，涉及机器学习的数据驱动决策技术领域，具体步骤为：提取产品属性特征和预测特征；根据所述产品属性特征，构建产品簇；对所述预测特征进行初步筛选，得到产品重要特征集；根据所述产品重要特征集结合所述产品簇进行二次筛选，构成二次筛选特征集；将所述二次筛选特征集输入机器学习模型中进行需求预测。在本发明中，将产品归为不同的产品簇，借助同一类别内其他产品的特征信息进行特征二次精选，可以在避免学习模型失效的基础上，有效地解决特征筛选失灵的问题，减少特征维数，从而提升高特征维度、小样本量需求预测效果，降低预测的误差成本。