商品销量预测介绍

一、商品销量预测：

在充分考虑未来各种影响因素的基础上，根据历史销量以及市场上对产品需求的变化情况，对未来一定时期内产品的产品销量变化所进行的科学预计和推测。

二、商品销量预测三大特点：

1.连贯性:把过去、现在与未来的发展联系起来，用现有的情况对预测未来发展变化。

2.相关性：从宏观市场需求、家庭收入水平、商品、价格渠道等因素相关，找出影响力较大的因素进行预测。

3.混沌性：企业本身是一个复杂的开放系统，同时环境也是瞬息万变的。预测要把我时效性。

三、销量预测的作用

1、指导运营策略：产品定位、定价策略、分销渠道、促销方式、库存运输、生产计划、原料采购

2、指定战略决策：消费需求、小微行为、目标人群、总体动态、资金投向、经营方针、发展规模

3、提高企业竞争力：掌握规律、扬长避短、挖掘潜力、及时应变、知己知彼、见招拆招、竞争策略。

销量预测如何指导运营策略：

1.预测不到位时，常常出现畅销品缺货&滞销品积压。

2.需求价格弹性是指需求量对价格变动的反映程度。如何解决库存问题，确定优惠、打折等促销手段。预测销量时，有必要将定价因素考虑进来。

销量预测的流程

1.确定预测目标：项目目标、预测范围、准确性要求

2.分析整理数据：收集数据、数据字典、数据流关系

3.选择预测方法：定性（调查分析法，专家集合意见法、产品生命周期法）分析法、定量（因果预测法、时间序列法）分析法

4.建立预测模型：数学模型表达各种变量之间的函数关系

5.编写预测报告：解释与论证，讨论模型的可用性与泛用性。报告要求完整、简介明了。

常见预测方法

**一、因果预测法（回归法）：**根据事物之间的因果关系来预测事务的变化与发展，通过预测目标有直接或间接影响因素的分析找出其变化的规律，并根据这种变化规律来确定预测值。可分为：一元线性回归（指分析一个因变量与自变量之间的关系，然后用一元回归方程预测，如根据居民的收入预测某种消耗品的需求量），多元线性回归（分析因变量与多个自变量之间的关系，运用多元回归方程预测因变量的变化，如商品的销售手段、优惠幅度来预测商品的销售量），自回归（目标的历史数据在不同时间取值的依存关系，建立回归方程进行预测，比如根据消费者历史消费水平预测未来消费水平）

二、时间序列法（时间数列、历史复数或动态数列），将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。

（一）时间序列预测法通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

（二）时间序列预测计算方法

1、简单平均法：即将N时期的值求算数平均数用于预测下一阶段的数据。这种方法预测的本质是过去与今后相一致，仅适用于变化不大的数据预测。

2、指数平滑法：根据历史数据中上期实际值与预测值进行预测，优点是只需要上期的实际值与预测值，通过加权的方法就能预测下期的数值，可以节省数据收集与处理的时间。缺点是没有包含远期数据，可能丢失重要信息造成数据不够准确。

3、移动平均法：相继移动计算若干时期的算数平均数作为下期预测值

4、季节趋势法：根据每年出现的季节性周期变动，预测未来的季节性变动趋势。一般使用月度或季度的平均法。如三年的第一季度平均值来预测来年的第一季度值。

（三）时间序列分解

对于时间序列进行分解能够捕捉的4中模式：

1、长期趋势（Trend）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势，表现为一段时间内持续向上或向下的平稳趋势，比如产品的生命周期或社会的总体经济形势。

2、季节变动(Seasonality)现象在一年内随季节的变化人发生有规律性的周期性变动。

3、循环变动（Cycle）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。

循环变动与季节变动的区别：季节变动是有固定周期的，循环变动无固定周期。

4、不规则变动（Random Error）一种无规律可循的变动，多为受偶然因素影响形成。

三、ARIMA

（一）定义：自回归移动平均模型（Autoregressive Intergrated Moving Average Model）,时间序列预测法，是统计模型（Statistic model）中最常见的一种用来预测的模型。

（二）参数和数学形式

P-采用的时间序列数据本身的滞后数（lags）也叫Auto-Regressive项。

D-时间薛烈变为平稳时所作的差分次数，也叫Integrated项。

Q-移动平均项数，也叫Moving Average项

（三）基本思想

将预测对象随时间推移而形成的非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后对因变量的滞后值以随机误差项的限制和滞后值进行回归。这个模型一旦被识别后，就可以从时间序列的过去只即现在值来预测未来值。

优点：短期数据预测准确度较高

缺点：无法预测定价与促销对销售的影响。
时间序列分解模型详解

一、时间序列Xt可以表示为五个因素的函数

（一）Xt=f(U,Tt,St,Ct,Rt),其中U代表了序列的平均值，时间序列分解的方法通常有加法模型和乘法模型，如：

1、加法模型Xt=U+Tt+St+Ct+Rt适用于四个因数对现象的发展影响是相互独立的。

2、乘法模型Xt=U×Tt×St×Ct×Rt适用于四个因素对现象的发展影响是相互作用的，大多数采用乘法模型。乘法模型的步骤分解：

Xt=U×Tt×St×Ct×Rt

(1)移除平均值U

第一步计算序列的平均值U，然后将序列中所有个体的值来移除平均值：Yt=Xt/U,创建了一个值在1左右的新序列Y。（如果U的绝对值小于0.0000001则不用进行除法运算）

（2）计算移动平均值M

这一步计算Yt的L步移动平均，其中L是季节变动S的周期长度（如季度序列L=4）,由于移动平均算的是一年的平均值，季节性因素被移除：Mt=（Y1+……+Yn）/n

(3)计算长期趋势T

这一步根据移动平均Mt计算该序列的长期趋势Tt，对移动平均Mt进行线性回归：Mt=a+b×t+et（其中a是截距，b是斜率，et是线性拟合的残差），上述等式的线性部分用于定义长期趋势：Tt=a+b×t

（4）计算循环变动C

循环变动等于移动平均Mt除以长期趋势Tt：Ct=Mt/Tt

（5）计算季节变动

季节变动K等于Y序列除以移动平均Mt：Kt=Yt/Mt（注意：K序列是由季节变动和随机变动组成的）

为了计算季节变动S，取时间t所属“季节”的K序列平均值：St=avg（Kt）

（6）计算不规则变动

将K序列除以S序列：Rt=Kt/St

3、生成预测，一旦时间序列分解完成，就可以很容易的生成预测Xt=U×Tt×St×Ct×Rt

（1）长期趋势Tt=a+b×t

（2）季节变动St=avg（Kt）（St=St-L）

（3）循环变动Ct是手动输入的（或取训练集Ct的平均值）

（4）不规则变动Rt则设为1

销量预测的挑战

1、海量计算：海量商品交易数据，可能还要下钻到更细的维度，计算量和成本比较可观

2、数据挖掘：需要一定的数据开发能力，能够实现数据清洗，特征处理，调解参数，回归和预测等。

3、部署调度：由于长期预测的进度不够，所以必须周期性地根据更新的数据重跑模型，最好能自动化调度和监控报警。

4、数据仓库：不同的业务数据可能存放在不同的系统中，不能互相连通，没法及时更新，形成了数据孤岛。

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