针对智能商业平台中的大数据预测问题，提出一种多因素稀疏回归预测模型。以离散余弦变换为基础，构建包含多个外部因素（节假日、天气、温度）的字典集，通过LASSO方法定量求解稀疏编码模型中各外部因素的影响。实验对2 000个商家的客流量进行预测。实验结果表明，外部因素不同程度地影响客流量，在预测模型中叠加外部因素后可以有效提高预测的准确性。同时，与其他方法对比表明，多因素稀疏回归预测模型比RNN、ARIMA 等模型的预测效果更好。