新零售目标产品的精准需求分析与预测

发布时间：2025-04-15 01:31

　　 首先,借助SPSS软件、R软件,结合单因素方差分析法和深层次回归分析法研究了零售商品单款单色(SKC)销售量的影响因素及其作用效力;然后,借助R软件灰色预测了某目标小类的销售量,借助Excel软件结合平均绝对百分比误差法得到了预测数据的精准度;最后,将预测模型用于预测某目标小类未来的销售量和库存量.结果表明,销售方式对零售商品SKC销售量具有显著影响;零售商品SKC销售量各影响因素按影响程度由大到小排序为库存、折扣和售价;目标小类各周平均绝对百分比误差大多小于1,最小为0,可认为模型的预测精度较高.对某目标小类未来的销售量和库存量的预测结果显示,该小类存来明显的供大于求现象,需要适当调整库存管理策略.

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【部分图文】：

图1 主观分析计算步骤

通过构建主成分分析法模型进行主观上的相关性分析，主要计算步骤如图1所示。首先计算样本标准差：

图2 12月份QQ图

通过将整合处理好的数据代入以上模型，可以得到12月份预测值的QQ图，如图2所示。12月份方差分析如表7所示。可以看到，点与直线有大致的拟合趋势，但仍存在较大误差，这是因为使用单一的预测模型会给结果带来较大的误差，单项预测方法会有自身的优点和限制条件。因此需要将前面的模型与多元线性....

图3 12月份实际销售量与预测销售量对比

最后，对预测数据进行量化评估，运用MAPE公式计算得出，12月份预测结果的MAPE值为0.170707,11月份的MAPE为0.355463,10月份的MAPE值为0.289616。5结论

本文编号：4039862