有效分析历史运营数据与未来销售量之间的关系是企业制定重大销售战略的重要支撑。针对某企业多年的产品销售量原始数据,基于时间序列模型对企业产品的销量进行预测,以ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)建立...有效分析历史运营数据与未来销售量之间的关系是企业制定重大销售战略的重要支撑。针对某企业多年的产品销售量原始数据,基于时间序列模型对企业产品的销量进行预测,以ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)建立预测模型得到销售量预测值与销售记录值的对应关系。从数据检验及预处理、模型识别与定阶、参数估计、模型适应性检验、模型预测和误差分析6个方面对模型的预测效果进行检验。结果表明,ARIMA(1,2,4)模型能够较好地描述销售量变化趋势,可为企业制定行之有效的销售战略和产业布局提供依据。展开更多
文摘有效分析历史运营数据与未来销售量之间的关系是企业制定重大销售战略的重要支撑。针对某企业多年的产品销售量原始数据,基于时间序列模型对企业产品的销量进行预测,以ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)建立预测模型得到销售量预测值与销售记录值的对应关系。从数据检验及预处理、模型识别与定阶、参数估计、模型适应性检验、模型预测和误差分析6个方面对模型的预测效果进行检验。结果表明,ARIMA(1,2,4)模型能够较好地描述销售量变化趋势,可为企业制定行之有效的销售战略和产业布局提供依据。
