本发明属于供应链需求预测领域，具体涉及一种大数据环境下在线零售商的需求模型构建及需求预测方法，包括：基于历史数据样本集统计每个零售商对每个商品的需求统计量；根据需求统计量对各零售商‑各商品聚类；对任一聚类对应的历史数据样本集按周期划分，取每相邻多个周期的数据构成一组，从该组数据中最后一周期数据中提取各客户在各零售商购买各商品的需求标签值，从其他周期数据中提取每个需求标签值对应的需求特征，构成多个训练样本；采用每一聚类簇的所有训练样本训练该聚类簇的需求预测模型以用于需求预测。本发明对历史数据提取特征，根据需求特点对商家‑产品聚类，然后对不同聚类分别建立需求预测模型，提高对各商家需求量的准确预测。