【摘 要】
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本文以医药电商M企业为背景对销售预测进行研究。该企业由于产品种类繁多、供应商稳定性低、货源不足,在预测销量时存在着预测精度过低、预测模型不准确等问题。为了提升预测精度,本文对目标品类销售数据进行了分析,发现近期销售数据对预测有较大的价值,且促销和节假日两类因素会导致销量的小幅波动。基于此前提,本文在经典指数平滑模型的基础上,增加了这两类特征因素的影响,建立了含特征变量的指数平滑模型。同时以最小化总
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本文以医药电商M企业为背景对销售预测进行研究。该企业由于产品种类繁多、供应商稳定性低、货源不足,在预测销量时存在着预测精度过低、预测模型不准确等问题。为了提升预测精度,本文对目标品类销售数据进行了分析,发现近期销售数据对预测有较大的价值,且促销和节假日两类因素会导致销量的小幅波动。基于此前提,本文在经典指数平滑模型的基础上,增加了这两类特征因素的影响,建立了含特征变量的指数平滑模型。同时以最小化总误差为目标,通过MATLAB求解了平滑系数最优值,最后对求解结果进行验证和分析。研究结果显示,对于目标品类,改进后的指数平滑模型预测能较好的预测短期销量走势,比经典模型的预测结果更优。总的来说,本文分析了目标品类的产品特征及影响销量波动的因素,提供了比原企业使用的历史平均法更优的模型,提升了预测精度。基于该结论,目标企业在运营时能更合理的采购,降低库存,节省企业总成本。同时指出了如广告、包装等其他偶然因素对销量变化的影响,为未来研究提供方向,为企业日常销售提供参考。
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