如何分析銷售數(shù)據(jù)(經(jīng)典)-在線瀏覽
2025-02-18 21:32本頁面
【正文】 59796 4677031 1498 1853 2775594 2523522 1598 2821 4506361 3767553 1698 1349 2290602 1903224 1798 1280 2299643 1826201 1898 1097 2082106 1603952 1998 1174 1712922 2298 910 1409242 2368 80 359504 模型建立后，我們就運(yùn)用它來進(jìn)行在不同銷量上銷額的預(yù)測通過預(yù)測，我們發(fā)現(xiàn)此回歸模型具有一定的準(zhǔn)確性在相應(yīng)的價(jià)格和銷量下預(yù)測的銷售額推斷性分析時(shí)間序列預(yù)測法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測模型，使時(shí)間趨勢向外延伸，從而預(yù)測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預(yù)測值。時(shí)間序列預(yù)測法的基本特點(diǎn)是： 假定事物的過去趨勢會(huì)延伸到未來； 預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè)：其一是時(shí)間，其二是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水平。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)長期趨勢季節(jié)變動(dòng)循環(huán)變動(dòng)不規(guī)則變動(dòng)上面為 2023年 6月到 2023年 9月各月銷售額走勢，從中我們可以到明顯的周期波動(dòng)趨勢時(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)出其原來的走勢，再對(duì)下個(gè)月的銷售進(jìn)行預(yù)測，下圖是分離了四種影響因素的銷售走勢，其走勢比沒有提出季節(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)測通過回歸分析我們建立模型為：Y=+*T，其中： T表示時(shí)間通過計(jì)算，預(yù)測到 10月、 11月的銷售額 191 19210月份的實(shí)際銷售為 2040，可見預(yù)測具有一定的準(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。差異比較分析（ difference pare analysis)如： …………05年03年04年單位：萬元05年04年03年單位：萬元05年04年03年單位：元?商品數(shù)據(jù)分析現(xiàn)有應(yīng)用區(qū)域名稱 地區(qū) 秋 1進(jìn) 量 銷 量 消化比 存量北區(qū) 哈 爾 濱 565 381 67% 184 長 春 777 575 74% 202 沈陽 483 279 58% 204 濟(jì) 南 1076 857 80% 219 青 島 581 515 89% 66 鄭 州 641 477 74% 164 北京 2484 1661 67% 823 合 計(jì) 6607 4745 72% 1862 地區(qū)累計(jì)進(jìn)銷存報(bào)表單款周銷售跟蹤分析導(dǎo)入期成長期成熟期衰退期店鋪 05春 05夏一 05夏二 05夏三 05夏四 舊款銷量 占比 銷量 占比 銷量 占比 銷量 占比 銷量 占比 銷量 占比北京國貿(mào)商場 14 8% 4 2% 22 13% 32 19% 86 51% 12 7%北京崇光百貨 16 9% 4 2% 15 8% 40 22% 67 37% 40
職業(yè)教育相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1