【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 銷售相關(guān)的人員的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)水平，對(duì)銷售未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做出的符合客觀實(shí)際的估計(jì)和判斷方法。移動(dòng)平均法是一種最簡(jiǎn)單的自適應(yīng)模型，也是一種傳統(tǒng)的實(shí)踐順序預(yù)測(cè)方法。它是指通過(guò)對(duì)移動(dòng)平均數(shù)形成新的時(shí)間序列對(duì)原時(shí)間序列的修勻作用，削弱影響花卉銷售的偶然性因素的作用，呈現(xiàn)出銷售變化趨勢(shì)的方法。指數(shù)平滑法是根據(jù)更近的經(jīng)驗(yàn)不斷修正預(yù)測(cè)值的一種方法，是移動(dòng)平均法的發(fā)展，它以指數(shù)遞減方式平滑序列的歷史值為基礎(chǔ)，新的服裝銷售預(yù)測(cè)值可以看作是最 新觀測(cè)結(jié)果和前一期預(yù)測(cè)值的加權(quán)總和，將權(quán)重α賦予最新的觀測(cè)值，而將權(quán)重1?α賦予前一期預(yù)測(cè)值。季節(jié)性指數(shù)法指以服裝市場(chǎng)的循環(huán)周期為跨越期求得移動(dòng)平均值，并在移動(dòng)平均值的基礎(chǔ)上求得季節(jié)指數(shù)，然后以最后一個(gè)移動(dòng)平均值、趨勢(shì)增長(zhǎng)值和季節(jié)指數(shù)為依據(jù)，對(duì)服裝市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)做出量的預(yù)測(cè)的方法?；貧w分析法是從分析研究各種影響服裝銷售量因素之間的相關(guān)關(guān)系出發(fā)，確定回歸方程式，然后根據(jù)影響因素?cái)?shù)值變化，代入回歸方程式預(yù)測(cè)服裝銷售量數(shù)值變化的 一種數(shù)學(xué)方法。在回歸分析預(yù)測(cè)中，要注意服裝銷售影響因素與銷售量之間的相關(guān)關(guān)系必須是密切的，而各個(gè)影響因素之間的關(guān)系是不密切的，而且影響因素要求取值精確，可控性強(qiáng)。上文我們已經(jīng)提到預(yù)測(cè)目標(biāo)為花卉的銷售量與銷售額。選定目標(biāo)后，對(duì)收據(jù)進(jìn)行再次分析，因?yàn)槊糠N花卉的分別預(yù)測(cè)，花卉品種差異不再具有影響。節(jié)日性和季節(jié)性因素成為最大的影響因素。根據(jù)下面第一個(gè)表格發(fā)現(xiàn)在二月上旬，十月上旬和八月上旬，無(wú)論是玫瑰花的數(shù)量，還是價(jià)格都比平時(shí)要高出較多。而09年全年的銷售量和銷售額和其他年份一樣，差異較大。依然是二月上，十月上，八月上，銷售量比較高，價(jià)格也比其他期間有大幅度上升。而再次分析其他花卉的數(shù)據(jù)庫(kù)提取，以上現(xiàn)象依舊明顯。而季節(jié)性的差異，反而因?yàn)楣?jié)日的影響，表現(xiàn)不夠強(qiáng)烈。價(jià)格因素與鮮花涵義的因素沒有明顯的規(guī)律趨勢(shì)。整體分析看來(lái)，除了兩種已經(jīng)淘汰的花卉以外，其他花卉，在固定節(jié)日的月份整體銷售量和銷售額有向好的趨勢(shì)。而固定節(jié)日在外的其他月份銷售量與銷售額也有整體向好的趨勢(shì)。但是所有花卉銷售量和銷售額增加的月份包含的節(jié)日也有所不同。比如只有玫瑰花在情人節(jié)的二月上旬，銷售量和銷售額大幅度上升，其他花卉對(duì)比上一個(gè)月有所上升，但是幅度不明顯。而5月月份上旬，所有花卉銷售上升的趨勢(shì)下，康乃馨上升幅度受母親節(jié)的影響最為突出。表31 表32 2009年全年玫瑰花數(shù)據(jù)提取影響需求的因素很多，各因子之間的內(nèi)在聯(lián)系異常復(fù)雜。預(yù)測(cè)者會(huì)利用多個(gè)有相互依賴關(guān)系的回歸模型組成回歸方程組或者經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，用來(lái)推算或預(yù)測(cè)需求量。時(shí)間序列分析法是一種常見的預(yù)測(cè)方法。通過(guò)考察需求隨時(shí)間波動(dòng)的規(guī)律，包括變化的趨勢(shì)性（指由于消費(fèi)習(xí)慣、人口總量或構(gòu)成變化等因素而引起的需求量的長(zhǎng)期變化）、季節(jié)性（指需求隨時(shí)間而呈現(xiàn)出的周而復(fù)始的淡旺季交替現(xiàn)象）等，而對(duì)未來(lái)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法也是時(shí)間序列分析，但二者大大減少了對(duì)歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的需求。而選擇移動(dòng)平均法的移動(dòng)平均法是指把過(guò)去若干期的平均需求量當(dāng)做未來(lái)期的需求量，使用平均數(shù)計(jì)算的方法。該方法計(jì)算量小，模型簡(jiǎn)單。移動(dòng)平均法最大的特點(diǎn)是消除偶然性因素的影響，而以上分析也得出花卉的銷售節(jié)日因素影響最大，數(shù)據(jù)帶有很大的波動(dòng)性，同時(shí)也受突發(fā)事件的影響。因此相對(duì)適應(yīng)移動(dòng)平均法。當(dāng)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求呈明顯的季節(jié)性波動(dòng)時(shí)，用平均法進(jìn)行銷售預(yù)測(cè)就不能正確地反映銷售量的波動(dòng)。要用計(jì)算季節(jié)指數(shù)的辦法來(lái)預(yù)測(cè)季節(jié)性波動(dòng)。由于花卉的數(shù)據(jù)隨著此小型花卉場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)不斷的增加，并且已經(jīng)存有9年的數(shù)據(jù)，確定此數(shù)據(jù)為長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，并且持續(xù)增長(zhǎng)。季節(jié)性波動(dòng)分析適合長(zhǎng)期數(shù)據(jù)。對(duì)于花卉影響的分析，花卉還具有一個(gè)關(guān)鍵影響因素，南京市2006年花卉調(diào)查中，表明影響消費(fèi)者購(gòu)買花卉最重要的影響是鮮切花的新鮮度。因此，需要針對(duì)花卉保鮮期這一重要因素，把花卉銷售預(yù)測(cè)分為每15天左右，此小型花場(chǎng)，收割一次花卉。圖31南京市2006花卉購(gòu)買的影響因素?cái)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)的誤差產(chǎn)生的根本原因在于預(yù)測(cè)對(duì)象本身的不確定性。而預(yù)測(cè)對(duì)象一方面要受到一些起決定作用的根本因素影響而呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。這種規(guī)律性來(lái)自花卉銷售的主要影響因素是節(jié)日性，其次才是季節(jié)性。另一方面，又要受到起決定作用的隨機(jī)因素影響，呈現(xiàn)不規(guī)律的波動(dòng)性。而避免大的波動(dòng)性，在相對(duì)規(guī)律的范圍內(nèi)做出預(yù)測(cè)則是減小誤差的最有效方法。針對(duì)預(yù)測(cè)算法的對(duì)象，將采用預(yù)測(cè)某個(gè)月份的花卉（如2010年的2月份上旬的玫瑰花銷售情況），選取的數(shù)據(jù)將為此年以前的這個(gè)月份的此中花卉數(shù)據(jù)（2010年以前2月份上旬玫瑰花銷售情況）。這種選擇避免了由于月份相差，季節(jié)相差。避免了不能正確反應(yīng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)，所造成數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，不現(xiàn)實(shí)。而針對(duì)最大的影響因素節(jié)日性，為了使最終預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確，我們把每月分為上旬、下旬。根據(jù)相同月份進(jìn)行預(yù)測(cè)，完全避免了季節(jié)性的差異；同樣也避免了節(jié)日性差異。對(duì)于鮮花的保鮮期限制，15天一次的剪集完全可以適應(yīng)花卉從銷售到再進(jìn)入市場(chǎng)所需要的保鮮期，同時(shí)也避免了可能由于時(shí)間間隔太長(zhǎng)造成的花卉花期限制。而在沒有花卉銷售全年大范圍的浮動(dòng)，銷售影響因素得到控制。此功能模塊中的算法實(shí)現(xiàn)基于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的輪詢，相對(duì)每次查詢都需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的每條記錄進(jìn)行比較。改進(jìn)的移動(dòng)平均法中提取每一年相同月份，進(jìn)一步提高算法的效率，可以引進(jìn)索引來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)操作的工作量，通過(guò)提高每次查詢的效率來(lái)提檢索的效率。季節(jié)性分析法，同樣為了更加精準(zhǔn)，也利用以上分析中的15天為一個(gè)周期。進(jìn)行每年24旬的預(yù)測(cè)。雖然經(jīng)過(guò)改進(jìn)的算法，在一定程度上更加適應(yīng)于花卉銷售的預(yù)測(cè)分析。但是在預(yù)測(cè)程序的方法選擇階段，方法的恰當(dāng)與否將會(huì)影響整個(gè)程序的效率。而對(duì)樣本數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)是選定預(yù)測(cè)算法的重要根據(jù)。依靠驗(yàn)證結(jié)果來(lái)驗(yàn)證預(yù)測(cè)程序的適用性才是最可靠的選定方法。在數(shù)據(jù)庫(kù)中提出01年到08年的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)09年的數(shù)據(jù)，用驗(yàn)證結(jié)果對(duì)比09年的實(shí)際數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)算法選定的唯一標(biāo)準(zhǔn)。因此，本文針對(duì)移動(dòng)平均法直接預(yù)測(cè)，改進(jìn)的移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)以及季節(jié)波動(dòng)法進(jìn)行驗(yàn)證比較。第4章 算法的驗(yàn)證與選擇 移動(dòng)平均法公式其中，表示下一期的預(yù)測(cè)值，Y表示第t期的實(shí)際值，k表示移動(dòng)平均的期數(shù)。時(shí)期t的移動(dòng)平均值為最近期 k 的算術(shù)平均值，在移動(dòng)平均法下，將相同的權(quán)重分配給每一個(gè)觀測(cè)結(jié)果。新的數(shù)據(jù)點(diǎn)不斷被納入計(jì)算平均值，同時(shí)去掉最早的數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)模型中對(duì)變化的響應(yīng)比率取決于納入計(jì)算移動(dòng)平均的時(shí)期數(shù)量k。 例如預(yù)測(cè)2010年一月上旬的數(shù)據(jù)，需要在數(shù)據(jù)表中查找出各類花卉的銷售量和平均銷售價(jià) 2. 具體操作步驟 第一步，計(jì)算相鄰五個(gè)月的銷售量和銷售額平均數(shù)(按多少期計(jì)算平均數(shù)，要根據(jù)具體情況而定，期數(shù)少，則反映波動(dòng)比較靈敏，但預(yù)測(cè)誤差大；期數(shù)多，則反映波動(dòng)平滑，預(yù)測(cè)較為精確)。如1～5月銷售量或銷售額的平均值為：依次類推：求出, , , ... , ,并填入表中。第二步，計(jì)算相鄰兩個(gè)平均值的差，該差稱為平均值的變動(dòng)趨勢(shì)，如與 之差為：依此類推，計(jì)算變動(dòng)趨勢(shì)值，填入表中。第三步，計(jì)算相鄰四期變化趨勢(shì)之平均值，稱為四期平均發(fā)展趨勢(shì)，如前四期變動(dòng)趨勢(shì)的平均值為：依此類推，將數(shù)字填人表中。第四步，預(yù)測(cè)2010年1月上旬的銷售額，最后從2005年到2009年一個(gè)份上旬的平均半月銷售量或銷售額為元，加上最后一期平均發(fā)展趨勢(shì)H1，所以2010年1月上旬的預(yù)測(cè)值為：(其中，是因?yàn)轭A(yù)測(cè)期距平均