시계열법은 지난 몇 기간의 실제 데이터를 시간순으로 계산 분석하여 예측 기간 동안 제품 판매 수익에 대한 예측 값을 결정하는 것입니다. 계산 프로그램에 따라 이 방법은 과거 기간 (분기) 평균, 롤링 (또는 가중치) 평균 및 기수+평균 추세 방법으로 나눌 수 있습니다.
인과 (관련) 분석은 사물 내부에서 발전한 인과관계를 이용하여 사물의 발전과 변화에 영향을 미치는 외부 요인의 역할에 초점을 맞추어 계획 기간 동안의 사물의 발전 추세를 예측하는 것이다. 이 방법은 일반적으로 판매량이 급증하는 기업에 적용된다.
본량이익 분석은 비용을 변동원가와 고정비용으로 나누는 것을 기초로 매출 원가, 판매, 이윤 사이의 내재적 연계에 근거하여, 그 중 두 가지가 알고 있다고 가정하고, 또 다른 요소를 추론하여 최적의 방안을 찾는 것이다. 이 방법을 사용하면 손익분기점의 판매량과 판매 수익을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 이익 목표를 달성하는 데 필요한 판매량과 판매 수익도 예측할 수 있습니다.
확장 데이터:
예측 목표가 결정되면 예측 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 예측 목표와 관련된 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 수집의 적절성과 신뢰성은 예측 결과의 정확성에 중요한 영향을 미칩니다. 따라서 수집된 데이터를 분석해야 하며 다음 조건을 충족해야 합니다.
1, 데이터 대상: 즉 수집한 데이터는 원하는 목표의 요구 사항을 충족해야 합니다.
2. 데이터의 신뢰성: 즉, 수집한 데이터는 현실에서 얻어지고 검증되어야 합니다.
3. 데이터 무결성: 데이터 무결성은 판매 예측의 진행에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 무결성을 보장하기 위한 다양한 방법이 필요합니다.
4. 데이터의 비교 가능성: 동일한 데이터에 대해 서로 다른 출처와 통계 구경도 크게 다를 수 있습니다. 따라서 데이터를 수집할 때 얻은 데이터를 분석해야 합니다. 예를 들어 무작위 이벤트로 인한 비현실적인 데이터 제거, 분석을 통한 데이터 조정 등이 있습니다. 을 눌러 데이터 자체에 의한 예측 결과의 오류를 방지합니다.
바이두 백과-판매 예측