随着中国加入WTO以及国内成品油市场的逐步开放,市场参与者逐渐增多,成品油销售公司将在竞争而非垄断的环境中生存发展,市场竞争将更加直接和激烈。中石化也遭到了前所未有的冲击与挑战,市场份额在逐渐流失。零售管理是一项复杂的系统工程,而零售预测分析与研究是零售管理的前端工作,准确的零售预测能够给企业在战略规划、制定零售计划和优化资源配置等方面给出指导性意见。本文选取了中石化在M地区成品油销售的分支机构中国石化销售有限公司M分公司为例,首先介绍了M分公司基本情况与零售管理概况,对零售预测管理现状进行了深入分析,深挖当前零售预测在流程和方法中存在的问题,同时论述了科学准确预测的重要性;其次对成品油零售量影响因素进行全面、系统的分析,包括宏观环境因素、行业环境因素和内部条件因素等,既有定性的分析,也有定量的分析,分析过程中对成品油零售市场有了进一步认识,形成一套科学完整的影响因素体系,为数据建模做好数据储备;之后在影响因素分析基础上建立零售预测模型,从预测目的出发,尝试采用线性回归和神经网络两种数据挖掘方法来建模,两种方法各有优缺点,目的都是找出成品油零售量与影响因素之间内在联系,对建模结果进行了解释、评价以及应用说明,线性回归后剩下的5个指标包含于神经网络前6个重要性最高指标当中,可以说两种模型结果基本一致;最后在数据建模研究基础上,结合当前工作实际,提出了系统化零售预测管理工作的建议与对策,通过设置影响因素监测点,采集信息并建立大数据分析,旨在获得科学准确的预测方法。