【点滴积累，汇成海洋】销售预测的定量分析法
个个小小的知识点，一点点的积累，慢慢汇聚成为知识的海洋，带着我们解决遇到的各种问题。重复的力量就是这么简单。
（1）算术平均法
是指将若干历史时期的实际销售量或销售额作为样本值，求出其算术平均数，并将该平均数作为下期销售量的预测值。
式中：Y 表示预测值；
Xi 表示第 i 期的实际销售量；
n 表示期数
（2）加权平均法
将历史的实际销售量或销售额作为样本值，将各个样本值按照一定的权数计算得出加权平均数，并将该平均数作为下期销售量的预测值。
权数的选取应遵循“ 近大远小”的原则
式中：Y 表示预测值；
Ｗ i表示第ｉ期的权数（0＜Ｗ i≤Ｗ i ＋1＜1，且∑Ｗ i﹦1）；
X i表示第ｉ期的实际销售量；n 表示期数。
评价：
加权平均法较算术平均法更为合理，计算也较方便，因而在实践中应用较多。
（3）移动平均法
是指从 n 期的时间数列销售量中选取 m 期（ m 数值固定，且 m＜n/2）数据作为样本值，求其 m 期的 算
术平均数，并不断向后移动计算观测其平均值，以最后一个 m 期的平均数作为未来第 n＋1 期销售预测值
的一种方法。
这种方法假设预测值主要受最近 m 期销售量的影响。
为使预测值更能反映销售量变化的 趋势，可以对上述结果按趋势值进行修正，其计算公式为：
评价：
由于移动平均法只选用了 n 期数据中的最后 m 期作为计算依据，代表性较差。
此法 适用于销售量略有波动的产品预测
（4）指数平滑法
指数平滑法实质上是一种加权平均法，是以事先确定的平滑指数а及（1-а）作为权数进行加权计算，
预测销售量的一种方法。
Y n ＋ 1＝aX n＋（1－a）Y n
式中：Y n ＋ 1表示未来第 n+1 期的预测值；
Y n表示第 n 期的预测值，即预测前期的预测值；
X n表示第 n 期的实际销售量，即预测前期的实际销售量；
a 表示平滑指数；
n 表示期数
2.因果预测分析法
分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关
系进行产品销售预测的方法。
最常用的是： 回归直线法
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3年前
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