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        基于時間序列分析的商品銷量預(yù)測

        2020-10-21 04:17:25韓抒航張雨劉勝涵
        關(guān)鍵詞:時間序列分析銷售量預(yù)測

        韓抒航 張雨 劉勝涵

        摘要;隨著我國經(jīng)濟技術(shù)的不斷發(fā)展,信息產(chǎn)業(yè)的進步,人們的消費水平不斷提高,消費觀念也在發(fā)生變化,更加注重通過消費提升生活品質(zhì),追求個性化、健康的生活方式。在新零售行業(yè),消費市場逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐灶櫩蜑橹行?。對于消費者而言,繁雜的購物推薦信息會使得顧客感到困惑,零售企業(yè)如果能夠準確地預(yù)測顧客的需求,根據(jù)需要推薦提供商品,會讓顧客的選擇更加輕松。收集相關(guān)的銷售數(shù)據(jù),建立分析顧客需求特征的指標體系,精準分析顧客的需求,提供符合顧客要求的個性化產(chǎn)品,能夠提升顧客的消費體驗,提高企業(yè)的經(jīng)營效率。

        本文以某零售企業(yè)生產(chǎn)的 N 款產(chǎn)品,在華東區(qū)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)為例,預(yù)測指定的商品在2019年10月1日后3個月的銷售量,并對預(yù)測值進行評估。采用時間序列分析的方法來進行預(yù)測,利用Excel,python pandas,篩選出2019年6月1日至2019年10月1日內(nèi)累計銷售額排名前10的小類,將其作為目標小類,之后再利用spss分析銷售量隨時間的變化情況,最后得出預(yù)測值,并計算出MAPE值來進行評估。

        關(guān)鍵詞:時間序列分析;預(yù)測;銷售量

        隨著經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展,人們的消費水平不斷提高,消費觀念也在發(fā)生變化,消費更傾向于購買雅觀、個性化的商品。在新零售行業(yè),顧客成為消費活動的中心對于企業(yè)而言,零售企業(yè)如果能夠準確地預(yù)測顧客的需求,根據(jù)需要推薦提供商品,會讓顧客的選擇更加輕松。收集相關(guān)的銷售數(shù)據(jù),建立分析顧客需求特征的指標體系,精準分析顧客的需求,提供符合顧客要求的個性化產(chǎn)品,能夠改善顧客的購物體驗,有助于企業(yè)提高銷量。

        目前,商品需求預(yù)測的方法主要有定性預(yù)測和定量預(yù)測有兩種。定性預(yù)測容易受到主觀因素的影響,不適用于對大量商品的預(yù)測,預(yù)測精度會伴隨預(yù)測者對商品銷售的熟悉程度發(fā)生巨大變化。定量預(yù)測方法包括簡單移動平均法和加權(quán)移動平均法等。簡單移動平均法和加權(quán)移動平均法僅適用于需求相對穩(wěn)定,無季節(jié)性變化趨勢的情況。而對于加權(quán)平均法,權(quán)重賦予具有很大的主觀性。

        一、模型建立

        1. 模型準備

        (1)數(shù)據(jù)準備

        首先我們使用EXCLE將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后利用python數(shù)據(jù)處理第三方庫對所有小類進行處理分析,篩選出歷史銷售時間處于2019年6月1日至2019年10月1日內(nèi)且累計銷售額排名前10的小類作為目標小類,本小問使用SPSS軟件分析銷售量隨時間變化的情況,得出預(yù)測值進行MAPE值的計算。

        (2)模型假設(shè)

        1.承認事物發(fā)展的延續(xù)性。應(yīng)用過去數(shù)據(jù),就能推測事物的發(fā)展趨勢。

        2.考慮到事物發(fā)展的隨機性。任何事物發(fā)展都可能受偶然因素影響,為此要利用統(tǒng)計分析中加權(quán)平均法對歷史數(shù)據(jù)進行處理。

        (3)模型基礎(chǔ)

        時間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時間序列數(shù)據(jù),通過曲線擬合和參數(shù)估計來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計方法(如非線性最小二乘法)進行。我們針對目標小類的月銷量建立起了時間序列模型,取得了較好的效果。

        3.模型建立

        時間序列模型可以表示為:

        數(shù)據(jù)= f*(趨勢,季節(jié),循環(huán))+誤差

        f取何種形式,取決于時間序列本身的變化規(guī)律和采用的預(yù)測方法,通常采用乘積或疊加的形式:

        其中,Y表示t時刻時間序列的數(shù)值,T、S、C、I分別表示趨勢因素、季節(jié)因素、循環(huán)因素和隨機性因素。

        乘積模型適用于季度變動或循環(huán)變動的幅度隨趨勢增加而加大的時間序列,時間序列的一個主要工作是把一個時間序列數(shù)據(jù)分解成T、C、S三個因素,然后再把這些因素合成進行需求預(yù)測。

        二、預(yù)測分析

        觀察模型擬合度可得,R方近似于1,反應(yīng)出線性模型擬合趨勢很好。

        從殘差的ACF和PACF圖形中可以看出,所有滯后階數(shù)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均和0沒有顯著的差異;另外對殘差進行Q檢驗得到的大多數(shù)p值均大于0.05,即我們無法拒絕原假設(shè),認為殘差就是白噪聲序列,但其中第1個小于0.05舍棄,因此七個推薦模型能夠很好的識別本例中的銷售量數(shù)據(jù)。

        1.結(jié)果分析

        由此得到:歷史銷售時間處于2019年6月1日至2019年10月1日內(nèi)且累計銷售額排名前10的小類在2019年10月之后三個月的MAPE值為:

        其中表示真實值,表示預(yù)測值,APE表示百分比誤差,n表示指標集個數(shù)。

        結(jié)論

        通過對目標小類在2018年1月至2019年9月,共21個月的銷售量分析,得到其發(fā)展趨勢,使用時間序列分析預(yù)測得出2019年10月之后的三個月的每月銷量,由此,我們得到了這三個月的MAPE值分別為0.237259、0.2750299、0.2126327.通過對MAPE值的分析得出,在誤差允許的情況下,利用我們的方法,可以大致的預(yù)測出月銷量。

        參考文獻

        [1]?基于主成分分析的K均值聚類法在洪水預(yù)報中的應(yīng)用[J]. 劉可新,包為民,闕家駿,李佳佳,束慧連.?武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2015(04)

        [2]?面向連鎖零售業(yè)的時間序列預(yù)測方法研究[J]. 張鈉,殷哲,呂飛,馬士華.?工業(yè)工程與管理. 2014(03)

        [3]?社會消費品零售總額組合預(yù)測模型研究[J]. 鄧唯茹,何躍,蒲彥希.?統(tǒng)計與決策. 2014(04)

        [4]?基于PCA-K-means的衛(wèi)星遙感圖像的顏色特征提取技術(shù)[J]. 趙薔,解爭龍,李紅,李小林.?微電子學(xué)與計算機. 2012(10)

        作者簡介:韓抒航,男,出生年:2000.01.23,漢,河南省西平縣,本科在讀,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘。

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