如何分析銷售數(shù)據(jù)與報(bào)表-wenkub.com
2025-05-11 01:57 本頁(yè)面
【正文】 時(shí)間序列分析（ time series analysis) 推斷性分析 時(shí)間序列分析（ time series analysis) 長(zhǎng) 期 趨 勢(shì) 季 節(jié) 變 動(dòng) 循 環(huán) 變 動(dòng) 不 規(guī) 則 變 動(dòng) 0 3 0 5 年全國(guó)每月銷售趨勢(shì)分布050010001500202125001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28上面為 2021年 6月到 2021年 9月各月銷售額走勢(shì)，從中我們可以到明顯的周期波動(dòng)趨勢(shì) 0 3 0 5 年剔除季節(jié)波動(dòng)每月銷售趨勢(shì)05001000150020211 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28時(shí)間序列分析的任務(wù)之一就是把影響時(shí)間序列波動(dòng)的四個(gè)因素進(jìn)行分析， 從而出現(xiàn)出其原來(lái)的走勢(shì)，再對(duì)下個(gè)月的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè)，下圖是分離了四種影響因素的 銷售走勢(shì)，其走勢(shì)比沒(méi)有提出季節(jié)波動(dòng)要平穩(wěn)得多，我們就在此基礎(chǔ)上再用上面的回歸 分析建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 通過(guò)回歸分析我們建立模型為： Y=+*T，其中： T表示時(shí)間 通過(guò)計(jì)算，預(yù)測(cè)到 10月、 11月的銷售額 191 192 10月份的實(shí)際銷售為 2040，可見(jiàn)預(yù)測(cè)具有一定的準(zhǔn)確性！ 差異比較分析 差異性分析核心：將性質(zhì)接近的數(shù)據(jù)盡可能放在一起做比較，不一致的數(shù)據(jù)分開(kāi)。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的基本特點(diǎn)是： 假定事物的過(guò)去趨勢(shì)會(huì)延伸到未來(lái)； 預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開(kāi)了市場(chǎng)發(fā)展之間的因果關(guān)系。 回歸分析根據(jù)自變量的多少分為一元回歸分析、二元回歸分析與多元回歸分析，但有時(shí)候二元回歸分析被并入到多元回歸分析之中；回歸分析根據(jù)回歸關(guān)系可分為線性回歸分析與非線性回歸分析。它根據(jù)觀察期各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重要程度，分別對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，對(duì)于越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權(quán)重 均值分析（ average analysis) n nnnn aaaaaaaaaax01231201 ... ??????? 描述性分析 三、幾何平均數(shù)，它主要是用于計(jì)算比率或速度的平均。如何分析銷售數(shù)據(jù)與報(bào)表 主要內(nèi)容（ key content) ? 第一 建立對(duì)數(shù)據(jù)及報(bào)表的認(rèn)識(shí)； ? 第二 加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的重視程度； ? 第三 熟悉分析工具的使用； ? 第四 形成理性分析的思維； 目標(biāo) 主要內(nèi)容（ key content) ?第一 數(shù)據(jù)的定義及分類； ?第二 數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式 ?第三 數(shù)據(jù)傳遞的兩種方式 ?第四 數(shù)據(jù)分析之目的； ?第五 數(shù)據(jù)分析之基本流程 ?第六 數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用 內(nèi)容 第一節(jié) 數(shù)據(jù)的定義及分類 定義 ： 數(shù)據(jù)是對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)量的結(jié)果 特征 ： 沒(méi)有規(guī)律，比較凌亂，不便于閱讀、也不 便于理解和分析
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