摘要本次論文主要研究了柳記信息技術有限公司的通用類產(chǎn)品銷售預測問題。在中國電子商務行業(yè)快速發(fā)展的今天，很多電子商務企業(yè)在產(chǎn)品銷售預測時，由于產(chǎn)品供應不及時、周轉(zhuǎn)率低、庫存積壓等問題，如果我們還是依賴于傳統(tǒng)的、基于個人經(jīng)驗的評估方法或者常規(guī)的銷售預測模型來進行產(chǎn)品銷售的預測，那么這些預測工具對預測準確性的影響可能是不能被忽視的。所以，電子商務的企業(yè)急需研究的重要課題是科學、精準、高效、合理、簡潔的銷售預測模型成為當下最重要的事情。此項研究立足于銷售預測的相關理念，通過綜合研究近年來的國內(nèi)和國外學者的成果，我們重點探討了柳記信息技術有限公司的銷售預測現(xiàn)狀及其受到的影響因素。接下來，我們使用了一種將時間序列原理運用于指數(shù)平滑預測的技術，并與成本控制下的總銷售額預測進行了有機結(jié)合，從而為柳記信息技術有限公司構建出一個全面的銷售預測指數(shù)平滑模型。在此，基于當前銷售預期的挑戰(zhàn)，給出了針對性的解決方案及意見。最后，對于這個模型，我們進行了實證性的驗證來證實其效果，進而提高柳記信息技術有限公司在同行業(yè)的競爭力和快速發(fā)展，也希望我這次的研究成果能夠為中國同樣類型的電子商務企業(yè)以及其他各行各業(yè)呈現(xiàn)一些有用的參考價值。關鍵詞：通用類產(chǎn)品；銷售預測；指數(shù)平滑法；

ABSTRACTThispapermainlystudiesthesalespredictionproblemofgeneralproductsofLiujiInformationTechnologyCo.,Ltd.Intoday'srapidlydevelopinge-commerceindustryinChina,manye-commercecompaniesrelyontraditional,personalexperiencebasedevaluationmethodsorconventionalsalespredictionmodelstopredictproductsalesduetoissuessuchasdelayedproductsupply,lowturnoverrate,andinventorybacklog.Therefore,theimpactofthesepredictiontoolsonpredictionaccuracymaynotbeignored.Therefore,theimportantissuethate-commerceenterprisesurgentlyneedtoresearchisthescientific,accurate,efficient,reasonable,andconcisesalesforecastingmodel,whichhasbecomethemostimportantthingatpresent.Thisstudyisbasedontherelevantconceptsofsalesforecasting.Throughacomprehensivestudyoftheachievementsofdomesticandforeignscholarsinrecentyears,wefocusonexploringthecurrentsituationandinfluencingfactorsofsalesforecastinginLiujiInformationTechnologyCo.,Ltd.Next,weusedatechniquethatappliestheprincipleoftimeseriestoexponentialsmoothingpredictionandorganicallycombineditwithtotalsalesforecastingundercostcontrol,inordertoconstructacomprehensivesalesforecastingexponentialsmoothingmodelforLiujiInformationTechnologyCo.,Ltd.Here,targetedsolutionsandopinionsareprovidedbasedonthecurrentsalesexpectationsandchallenges.Finally,weconductedempiricalverificationonthismodeltoconfirmitseffectiveness,therebyimprovingthecompetitivenessandrapiddevelopmentofLiujiInformationTechnologyCo.,Ltd.inthesameindustry.Wealsohopethatmyresearchfindingscanprovideusefulreferencevalueforsimilare-commerceenterprisesinChinaandotherindustries.KEYWORDS:Universalinfantproducts;Salesforecast;Indexsmoothmethod；

目錄摘要 IABSTRACT II1緒論 11.1研究背景 11.2研究的目的與意義 21.2.1研究的目的 21.2.2研究的意義 21.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 21.3.1國外研究現(xiàn)狀 21.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀 21.4論文的研究內(nèi)容結(jié)構和方法 21.4.1主要內(nèi)容 21.4.2研究方法 21.4.3結(jié)構 22相關概念與方法概述 12.1電商物流需求預測發(fā)展現(xiàn)狀相關概念 12.1.1電商物流的概念及特點 22.1.2需求預測的概念 22.1.3需求預測的預測方法分類 22.2指數(shù)平滑法的基本概念 12.2.1理論知識 22.2.2指數(shù)平滑法預測公式 22.2.3指數(shù)平滑法模型的優(yōu)點 23分析柳記信息技術有限公司銷售量的現(xiàn)狀及存在的問題 13.1公司的概況 13.1.1企業(yè)簡介 23.1.2企業(yè)組織結(jié)構 23.2公司現(xiàn)狀 13.2.1主要預測方法 23.3公司存在的問題成因分析 13.3.1預測不夠準確 23.3.2數(shù)據(jù)質(zhì)量差 23.3.3預測頻率太低 24柳記信息技術有限公司系統(tǒng)優(yōu)化方案 14.1銷售預測系統(tǒng)設計 14.2銷售預測分析模型 14.2.1基于指數(shù)平滑法的預測模型 14.2.2預測評價標準 14.3建立預測模型 15柳記信息技術有限公司的系統(tǒng)優(yōu)化實施的綜合評價和建議 15.1運用科學有效的銷售預測方法 25.2提高銷售策略執(zhí)行力 25.3及時終止對差品的銷售預測 25.4提高銷售預測管理信息化水平 26總結(jié)和展望 16.1本文總結(jié) 26.2未來展望 2參考文獻 11附錄 12致謝 13

1緒論1.1研究背景伴隨信息科技持續(xù)向前發(fā)展，并在知識時代的創(chuàng)新2.0的推動力下，互聯(lián)網(wǎng)及其帶來的經(jīng)濟和社會全新的發(fā)展模式都在經(jīng)歷著轉(zhuǎn)型。“互聯(lián)網(wǎng)+”成為當前我國推進國家治理體系和能力現(xiàn)代化的重要戰(zhàn)略舉措。“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)意味著互聯(lián)網(wǎng)思維的進一步應用，它不僅推動了經(jīng)濟結(jié)構的不斷演變，還增強了經(jīng)濟實體的活躍度，并給予各種經(jīng)濟改革、創(chuàng)新和進步一個廣闊的在線空間。在這個全新的時代，我們需要以更高的努力和智慧來推動“互聯(lián)網(wǎng)+”項目。在這里的情境下，在電子商務領域的實踐操作中，優(yōu)化供應鏈、控制成本、縮減現(xiàn)金流的周轉(zhuǎn)周期和提高純粹的利潤，都被視為促進盈利增長并減少生產(chǎn)開銷的關鍵策略[1]。在全球的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營的過程中，供應鏈管理都是不可缺少的一部分。為了避免成本上漲和供應鏈斷檔等問題，電商企業(yè)需要提前向生產(chǎn)廠家進行進貨，并盡量確保在未來30天內(nèi)能夠售出這些貨物。還需要滿足顧客的購置體驗，同時，企業(yè)需要保證收貨時效，并保持供應鏈管理的穩(wěn)定狀態(tài)。在所有地區(qū)中的各個行業(yè)的每個產(chǎn)品有著自己獨特的性質(zhì)。例如餐飲行業(yè)的食物都需要提早幾天或一個月的時間向食品工廠預定，才能確保在規(guī)定的時間內(nèi)向顧客提供健康新鮮的食物。在規(guī)定的時間之內(nèi)發(fā)生貨物沒有及時到達，會對企業(yè)的產(chǎn)品產(chǎn)生供過于求，庫存成本增加、銷售利潤降低等方面的損失和影響。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，科學準確且合理適用的銷售預測非常重要。然而，與國外發(fā)達國家相比，我國電商企業(yè)在運營管理方面還有一定的不足?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)的供應鏈管理不夠高效、對歷史數(shù)據(jù)缺乏分析，對市場需求的變化也相對較弱。這些都會導致互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)造成不同的損失和影響，都是因為銷售預測的不充分、不準確的原因。所以，本文運用指數(shù)平滑法，以柳記有限公司電商物流需求預測為案例分析，結(jié)合現(xiàn)實對原有的預測方法進行優(yōu)化，在一定程度上可以降低該公司的物流費用，增加物流效益。

1.2研究的目的與意義1.2.1選題目的：在當下互聯(lián)網(wǎng)和電子商務迅猛發(fā)展的社會環(huán)境下，由于供應鏈管理效能不盡如人意，以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對以往數(shù)據(jù)處理不夠詳盡和對市場變化響應不夠全面，這些因素綜合作用，對銷售預測的準確度產(chǎn)生了影響。本文所研究的企業(yè)為柳記信息技術有限公司，也受到了嚴重的影響，競爭激烈的市場情況和環(huán)境，給該企業(yè)的生存發(fā)展帶來比較大的壓力與挑戰(zhàn)?；诖?，本文對于柳記信息技術有限公司企業(yè)的銷售預測進行研究?；谝酝鶎W者相關理論，通過指數(shù)平滑法、灰色預測模型等預測方法，以降低成本和資金的占用，優(yōu)化生產(chǎn)流程，加強研發(fā)創(chuàng)新，建立高效的供應鏈管理體系，提高該企業(yè)市場的競爭力和凝聚力。1.2.2選題意義：理論意義：銷售預測是對某個產(chǎn)品或服務未來的銷售量進行預測的過程。它是企業(yè)決策的重要依據(jù)之一，可以幫助企業(yè)規(guī)劃生產(chǎn)、采購、物流、優(yōu)化生產(chǎn)流程，加強研發(fā)創(chuàng)新，建立高效的供應鏈管理體系，降低成本，提高效益。銷售預估是基于對未來影響因素的全面考量，并結(jié)合公司歷史的銷售業(yè)績數(shù)據(jù)，通過各種分析手段來設定實際的銷售目標、估計市場需求、擬定戰(zhàn)略計劃等方面的基礎。本文運用指數(shù)平滑法來解決柳記信息技術有限公司的銷售量的預測以及優(yōu)化，豐富了關于指數(shù)平滑法需求預測模型的相關理論研究，可以為以后學者研究此類問題提供一定的參考意見，也可以為相關的一些行業(yè)和同樣類型的企業(yè)提供參考和借鑒。現(xiàn)實意義：合理的物流需求預測是保證企業(yè)制定銷售計劃、預估市場需求、制定戰(zhàn)略決策等方面的關鍵，也是一個公司經(jīng)營管理的重要環(huán)節(jié)。當前，眾多經(jīng)營電商的企業(yè)為了能夠擴大產(chǎn)品銷售量，就更多注重的控制于產(chǎn)品的選擇和產(chǎn)品的品質(zhì)，而往往容易忽視一些物流倉儲環(huán)節(jié)，導致其儲存成本高且管理混亂?？茖W合理預測產(chǎn)品物流需求，能夠降低物流儲存成本和資金的占用，提升消費者滿意度，提高公司經(jīng)濟效益和綜合競爭力，故研究物流需求預測具備現(xiàn)實意義。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國外研究發(fā)展概括1960年，美國研究者Brown首個引入了指數(shù)平滑這一模型，并對其進行了詳盡的解讀和闡述。他堅信，通過這種方式，我們可以準確描述系統(tǒng)時間的變化規(guī)律，以及對未來的系統(tǒng)走勢進行準確預測和調(diào)控的能力。1961年的學術文獻中，他深入討論了這一技術，并以此為基準構建了一個布朗高階指數(shù)平滑的數(shù)學模型，該模型主要旨在預測非線性情況[1]。從那時起，指數(shù)平滑理論漸漸被視為經(jīng)濟學中的一個關鍵性分析手段，此方法能夠有力地預見未來一段時段的市場價格走向與趨勢。目前，一個完善而完備的指數(shù)平滑模型在多種行業(yè)中已被普遍采納，但隨著對此模型的進一步探索，其應用場景逐步拓展。雖然指數(shù)平滑法是一個基于統(tǒng)計學原理的動態(tài)模型構建技術，但它有其明確的局限，也就是在處理不同種類的時頻數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)時它并不適用。這種算法遭遇了三項主要的困難：首先是找到初始值是個大難題；再者，靜態(tài)平滑系數(shù)很難與時間序列的轉(zhuǎn)變相適應；結(jié)尾部分，對于平滑系數(shù)的挑選，人們往往基于之前對平滑系數(shù)的經(jīng)驗與直覺，因為缺少恰當?shù)倪x擇技巧，導致所選平滑系數(shù)常常未能達到期望，進而很難獲得最佳的解決方案。此外，由于數(shù)據(jù)內(nèi)在的不可預知性，指數(shù)平滑法在實際應用中常常面臨著明顯的誤差，有時甚至不能有效運作。在過去的一些年份里，指數(shù)平滑法研究的主要焦點已經(jīng)轉(zhuǎn)向了在此算法中優(yōu)化特定參數(shù)的選取，或是考慮將其與其他預測技術結(jié)合起來。在先前的研究成果上，本篇論文對上述議題進行了更深入的探討。SeneviratnaD.M.K.N團隊推出了一項獨特的混合灰色指數(shù)平滑建模方法，目的是最優(yōu)化指數(shù)平滑的參數(shù)參數(shù)設定?；趯λ估锾m卡新型冠狀病毒感染者數(shù)量的預估，該研究證實了新模型在進行短時間預測方面，相對于其他有限樣本時間序列預測方法，展現(xiàn)出了卓越的表現(xiàn)。1.3.2國內(nèi)研究發(fā)展概括黎鎖平教授在北京交通大學首次提出了動態(tài)指數(shù)平滑法這一概念。與靜態(tài)指數(shù)平滑法相比，動態(tài)自適應平滑系數(shù)模型更能適應時間序列的變化，同時也能減少因人為因素導致的平滑系數(shù)選擇問題。這種引進的動態(tài)自適應平滑系數(shù)實質(zhì)上是對平滑模型的一種改進，能夠推動指數(shù)平滑模型更進一步的完善[2]。現(xiàn)階段，無論是國內(nèi)還是國外，非線性時間序列的估計方法研究依然是初級，它們主要關注于線性或者半線性的建模方式。盡管與國外相比，時間序列的研究和應用進展稍顯緩慢，但其發(fā)展的速率卻是驚人的。目前，隨著計算機軟硬件技術以及各種數(shù)學方法的進步，很多學科領域都引入了非線性動力學系統(tǒng)的分析方法。得益于眾多工程師和數(shù)學研究者的不懈努力，我們在多個領域都獲得了廣大的應用。特別是近幾年，隨著科學技術的不斷進步與發(fā)展，指數(shù)平滑技術在我國經(jīng)濟管理中發(fā)揮著越來越大的作用。這不僅極大地促進了經(jīng)濟增長和提高了人們的生活水平，同時也為全球的研究者們帶來了創(chuàng)新的理念和手段，并對整個社會造成了不小的沖擊。因此時間序列的分析與預測成為當今眾多學科共同關心的課題之一。迄今為止，在時間序列預測的研究中，指數(shù)平滑預測與組合預測被視為兩個核心的研究領域，并在國內(nèi)學界受到了普遍的關注與討論。本文將重點討論基于云計算的指數(shù)平滑預測與組合預測。目前，指數(shù)平滑預測技術主要可以分為兩大類別：一是動態(tài)指數(shù)平滑預測，二是云資源預測模型。在2020年，針對動態(tài)指數(shù)平滑預測這一問題，黃偉健、張一帆和他們的團隊采納了動態(tài)變動的指數(shù)平滑策略，以明確平滑系數(shù)和相關參數(shù)，在整個預測過程中，他們運用了干擾預測的方法，確保預測的結(jié)果更加與實際狀況相吻合[3]。通過對傳統(tǒng)的指數(shù)平滑手段進行優(yōu)化，我們提出了一種基于灰色理論和馬爾可夫鏈組合的創(chuàng)新算法，并成功地將該算法應用于發(fā)電量的預測，實現(xiàn)了顯著的優(yōu)化結(jié)果。與傳統(tǒng)的加權移動平均法進行比較后，我們可以得到更為全面和精確的預測結(jié)果。這種方法能夠較為準確地預測火力發(fā)電量數(shù)據(jù)在未來周期內(nèi)的波動趨勢，因此非常適用于發(fā)電量的預測[4]。針對云資源的預測模型，謝曉蘭在2019年融合了時間卷積網(wǎng)絡（TCN）與三次指數(shù)平滑法的預測技術，創(chuàng)建了一個云資源預測模型。為了優(yōu)化參數(shù)，她采用了TPOT（Tree-basedPipelineOptimizationTool）的參數(shù)調(diào)整策略，確保參數(shù)得到最佳的配置。通過對不同特征下的云資源數(shù)據(jù)進行仿真實驗發(fā)現(xiàn)，利用此模型能夠有效地提高云計算中虛擬機調(diào)度效率、減少能耗以及延長系統(tǒng)壽命。通過利用Google數(shù)據(jù)集中的CPU和內(nèi)存歷史數(shù)據(jù)進行實證研究，我們發(fā)現(xiàn)該模型能更有效地根據(jù)數(shù)據(jù)模式的變化進行調(diào)整。與傳統(tǒng)的指數(shù)模型相比，該模型更容易確定最佳參數(shù)，從而降低了計算的復雜性并增強了預測模型的穩(wěn)定性[5]。1.4論文的主要內(nèi)容結(jié)構和方法1.4.1主要內(nèi)容電商行業(yè)的快速發(fā)展和普及使得物流需求成為電商企業(yè)管理的重要方面。柳記信息技術有限公司是一家電商企業(yè)，面臨著日益增長的物流需求。為了可以更好地滿足顧客的需求，提高物流效率并降低成本，柳記信息技術有限公司需要一個可靠的物流需求預測模型?？偣舶鍌€篇章，大致如下所述:第一章為緒論。本章主要包括研究背景及研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及研究內(nèi)容。分析我國電商的發(fā)展背景以及越來趨勢，點名本文研究的目的和意義所在?？偨Y(jié)國內(nèi)外相關文獻的研究，引出本文研究的問題。第二章為電商物流需求以及指數(shù)平滑法概念的闡述。重點就需求預測模型、銷售量等進行系統(tǒng)論述，為后續(xù)研究預測模型奠定基礎。并且重點介紹關于指數(shù)平滑法的理論知識、應用條件和方法步驟。第三章是指數(shù)平滑法在柳記信息技術有限公司電商物流需求中的運用研究。首先介紹柳記信息技術有限公司銷售量的現(xiàn)狀以及上個季度銷售過程中存在的問題，收集整理公司銷售量的相關數(shù)據(jù)，運用指數(shù)平滑法對需求預測進行系統(tǒng)優(yōu)化分析，得出方案。第四章是柳記信息技術有限公司應用指數(shù)平滑法對銷售量預測模型的可行性分析，從銷售量總額、成本（人工、時間、違約……）、效率速度等方面進行綜合評價，并與原來的預測方案進行對比，提出合理建議。第五章為結(jié)論。主要包括對前文的總結(jié)、研究的不足以及對未來的展望。1.4.2研究方法（1）指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法是基于過去數(shù)據(jù)的加權平均來預測未來的數(shù)值，權重隨時間指數(shù)遞減，適用于具有趨勢和季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)。該方法在生產(chǎn)預測、中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預測等領域具有廣泛應用。（2）文獻研究法文獻研究法是一種通過系統(tǒng)性地查閱、分析和綜合相關文獻解決研究問題的方法，被廣泛應用于各種學科研究中?？梢酝ㄟ^中國知網(wǎng)、中國數(shù)據(jù)統(tǒng)計局等，同時利用學校圖書館資源借閱相關書籍和檢索互聯(lián)網(wǎng)資源鑒別并整理出相關的文獻研究成果，對比分析提出本文的研究思路和內(nèi)容，為本文的寫作奠定了一定的理論基礎。（3）調(diào)查法調(diào)查法是基于被調(diào)查的對象，考察了解其客觀情況，獲得有關資料并對其展開分析研究的方法，調(diào)查研究是一種常用的方法，在解釋性和探索性的研究中也經(jīng)常運用。1.4.3結(jié)構由圖1-1所示：圖1-1論文技術路線圖

2相關理論概況2.1電商物流需求預測發(fā)展現(xiàn)狀相關概念2.1.1電商物流的概念及特點在電子商務領域內(nèi)，電商物流涉及的是商品的配送、倉庫的管理以及運輸?shù)确矫娴奈锪鞑僮?。物流是指物品從消費者到消費者的流動和交付的過程，并且根據(jù)實際的需要，將儲存、運輸、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、回收、信息處理等功能相關結(jié)合[6]。電子商務物流是指消費者可以在互聯(lián)網(wǎng)上進行商品選購并實現(xiàn)商品配送到家，是“互聯(lián)網(wǎng)+物流”的完美結(jié)合。在物品的配送和運輸過程中，物流是實現(xiàn)電商過程的重要保證。因為在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，需要高效的供應鏈管理提高效率和降低成本；物流需要保障商品能夠?qū)崟r、準時、準確無誤的把商品配送到消費者手中，。電子商務物流具備的特點[7]：（1）信息化。在“互聯(lián)網(wǎng)+物流”的電子商務中，整個物流過程幾乎完全都通過信息化手段來執(zhí)行，包括訂單處理、庫存管理、運輸路線等，提高了物流效率和精準性。（2）快速性。在“互聯(lián)網(wǎng)+物流”的電子商務中物流具有更快的速度，訂單處理、配貨和配送等環(huán)節(jié)更加高效，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的物流服務，滿足消費者對快速送貨的需求。（3）智能化。在“互聯(lián)網(wǎng)+物流”的電子商務中，電子商務的物流配送面臨的挑戰(zhàn)與傳統(tǒng)物流不同。由于配送目標的地點更為分散，且需要處理的物品種類繁多、體積和大小各異，以及對配送時間的不同要求，這些因素共同使得物流配送的難度和成本增加。在這種情況下，電子商務物流借助人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術實現(xiàn)智能化管理，整個物流環(huán)節(jié)過程幾乎完全都使用智能化設備來執(zhí)行。（4）靈活性。與傳統(tǒng)的物流相比，電子商務物流更加靈活，可以根據(jù)訂單量的變化和不同的配送需求進行此外，電子商務物流相比傳統(tǒng)物流更加快速、靈活、信息化和智能化，能夠更好地滿足消費者的需求，提高物流效率，促進電子商務行業(yè)的發(fā)展。2.1.2需求預測的概念需求預測是企業(yè)或組織根據(jù)歷史銷售記錄、市場動態(tài)、消費者行為等信息，運用多種手段和工具，對未來的需求量或需求趨勢進行精確估計和預測的一項過程。根據(jù)企業(yè)實際需求，選擇合適的需求預測方法，得到未來需求發(fā)展趨勢，從而定制訂購需求計劃，指導原材料或商品通過運用多樣的分析手段和實用工具來預測和估計未來的需求或需求走向[8]。2.1.3需求預測的預測方法分類預測需求的方法通?？梢员粍澐譃閮蓚€主要類別：定性預測法和定量預測法。在此背景下，定性預測法是一種高度依賴直覺和經(jīng)驗判斷的方法。預測者會根據(jù)收集到的市場信息，結(jié)合個人的知識和過去的經(jīng)驗，對市場未來的發(fā)展趨勢進行主觀判斷。定量分析是在定性分析基礎上通過建立數(shù)學模型來進行分析計算。這一預測方法具有時間消耗少、操作簡便、成本低廉以及應用范圍廣泛的優(yōu)點，然而，由于其主觀成分的影響，預測結(jié)果之間存在明顯的不一致性。定量預測法是指在一定程度上通過數(shù)學方法建立模型來對未來市場情況作出準確預測。一些常見的定性預測技術包括專家會議法（也稱為專家座談法）、德爾菲法以及市場調(diào)查法。這些方法雖然能較準確地預測出市場未來趨勢，但是它們都是通過定性分析來推斷市場未來發(fā)展情況，缺乏定量分析手段，因此其預測準確性較差。定量預測法利用數(shù)學和統(tǒng)計學的手段對過去的數(shù)據(jù)進行深入的分析和模型構建，旨在預測未來的發(fā)展方向。本文重點探討了定性預測法中的幾種定量預測模型及其優(yōu)缺點，并通過實例說明這些預測模型在實際中的運用情況。定量預測法是在定性預測法的基礎上增加了量的界限，這有助于企業(yè)做出更加客觀的決策，主要包括時間序列預測法和因果關系法。本研究通過具體示例闡明了定量預測法在需求預測環(huán)節(jié)的核心地位，圖2-1詳細描述了需求預測的各種方法分類。圖2-1需求預測的方法分類。（1）定性預測法定性預測方法具有廣泛的適用性和靈活的操作性，但其預測準確性相對較低。由于產(chǎn)品市場的動態(tài)變化對該行業(yè)其他公司產(chǎn)生了重大的影響，這種變化往往會引發(fā)產(chǎn)品需求的調(diào)整，而不是其原本的預測。這種方法特別適用于企業(yè)在缺乏產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)或新產(chǎn)品發(fā)布時沒有過去數(shù)據(jù)的兩種場景。因此，我們只能使用定性預測方法來預測產(chǎn)品的未來發(fā)展方向。鑒于預測的所需時間以及公司的實際需要，表2-1定性預測法的應用特點。（2）定量預測法通過采用數(shù)學方法和模型，定量預測對之前收集的數(shù)據(jù)進行了詳盡的解析，旨在預見產(chǎn)品未來可能的進展路徑。它與定性預測法和半定量分析法相比較，具有更高的精確性。用于預測的手段非常豐富和多樣，包括簡單和復雜的兩種。這并不意味著一個復雜的模型就代表著高度的精確性，而是基于產(chǎn)品的獨特性質(zhì)和實際的需求來挑選最恰當?shù)念A測策略。在此文中，我們采用了基于時間序列的預測技巧以進行需求的分析和預測,表2-2介紹了常用的時間序列預測法。2.2指數(shù)平滑法的基本概念2.2.1理論知識指數(shù)平滑法的基本思想是通過對歷史數(shù)據(jù)賦予不同的權重，對數(shù)據(jù)進行平滑處理，以便更好地捕捉數(shù)據(jù)的趨勢和變化。該方法假設未來的數(shù)據(jù)受歷史數(shù)據(jù)的影響，但是對歷史數(shù)據(jù)的權重逐漸減小，最新的數(shù)據(jù)具有更高的權重。與傳統(tǒng)的預測技術相比，指數(shù)平滑法[1，9]被認為是一種更加先進的方法，它在眾多的預測工具中都有廣泛應用，尤其在中短期的預測任務中表現(xiàn)得尤為出色。近年來，隨著科學技術水平的不斷提高，人們已經(jīng)認識到利用指數(shù)平滑法來解決中長期預測問題具有明顯優(yōu)勢。本篇論文著重探討了采用指數(shù)平滑方法對我國經(jīng)濟增長的長期預測流程和成果，并進行了對這些預測結(jié)果的深入分析與比較。它是基于移動平均法發(fā)展起來的。最早涌現(xiàn)于我們的概念是全期平均法，也就是將歷史時間序列中的每一個數(shù)據(jù)點視為等重要的，并為每一份數(shù)據(jù)分配等量的權重；移動平均法基于之前的數(shù)據(jù)不會對預測值產(chǎn)生影響，因此它不會被納入考慮，而在加權移動平均法里，它會為最近的數(shù)據(jù)分配更高的權重；指數(shù)平滑方法融合了全周期平均法和移動平均法的各種優(yōu)勢，通過平滑系數(shù)為數(shù)據(jù)從遠至近賦予不同的權重，這樣既能夠保存相對遠的數(shù)據(jù)信息，同時也能特別關注短期和近期的數(shù)據(jù)更新的影響?；谄交螖?shù)的差異，我們可以將指數(shù)平滑法分類為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法以及三次指數(shù)平滑法。在分析同一時期多個歷史數(shù)據(jù)并用同一方法預估未來趨勢時，一般會采取兩次或者多次指數(shù)平滑技術對它們進行組合調(diào)整，從而獲得最后的預測成果。盡管各種平滑法模型各具特色，核心觀點仍是對時間序列進行加權，基于時間序列的排序給予觀測值各異的權重。舊數(shù)據(jù)的權重更低，而新數(shù)據(jù)的權重更大，所有時間序列的加權總和即成為預測結(jié)果。2.2.2指數(shù)平滑法預測公式根據(jù)不同的平滑次數(shù)，指數(shù)平滑預測法可以被分類為：初級指數(shù)平滑、次級指數(shù)平滑以及第三級指數(shù)平滑[10]。（1）初級指數(shù)平滑在時間序列沒有明顯趨勢變動的情況下，可以通過一次指數(shù)平滑來進行預測。假設時間序列為y1,y2,…,yt，那么一次指數(shù)平滑的計算方法是這樣的：s如果時間序列顯示出水平的波動，并且沒有明顯的上升或下降趨勢，那么可以使用第t期的一次指數(shù)平滑值作為第t+1期的預測值，這樣，一次指數(shù)平滑的預測模型就可以被確定:y在這個公式中：yt+1——t+1期的預測值，這就是這一期（t期）的一次指數(shù)平滑值sytyt——t期的預測值，也就是上期（t-1）的平滑值s這個公式也可以進行修改成：y這個公式闡述了，新的預測值是基于原預測值，并通過對原預測誤差的修正而得出的。（2）次級指數(shù)平滑二次指數(shù)平滑是基于相同的的平滑系數(shù)α，在完成一次指數(shù)平滑后，進一步進行指數(shù)平滑，從而形成時間序列的二次指數(shù)平滑數(shù)列，這種方法特別適用于線性趨勢的時間序列。二次指數(shù)平滑的計算方法是這樣的：s在這個公式中：st(1)、與趨勢平均法相似，我們可以利用st(1)、st(2)y在這個公式中：yt+T代表了第t+T期預測數(shù)值；t代表了一次和二次指數(shù)的平滑值的期數(shù)；T為t之后的預測期數(shù)；at,btat,bab（3）第三級指數(shù)平滑當時間序列展現(xiàn)出二次曲線的趨勢時，我們有必要使用三次指數(shù)平滑技術來進行預測分析。三次指數(shù)平滑預測是在二次平滑的基礎上進一步進行的平滑處理，具體的計算公式如下：S在這個公式中：st(1)、st(2)代表第t期的一次它的預測模型為：y在這個公式里的at、bt、abc這些思想的中心觀點強調(diào)：我們應將預測的數(shù)值視為先前觀測數(shù)據(jù)的綜合權重，并為根據(jù)不同的數(shù)據(jù)賦予不一樣的權重。對于新的數(shù)據(jù)，應該分配更大的權重，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)則應該被賦予相對較小的權重。2.2.3指數(shù)平滑法模型的優(yōu)點1957年，位于加拿大的C.C.霍爾特學者首度推薦了指數(shù)平滑法的概念。在非線性模型預測研究中，他是首個采用布朗高次指數(shù)平滑模型的研究者。然后，在1965年，美國科研人員姆斯首度介紹了一個名為[11]的時間序列模型，該模型可以通過指數(shù)平滑的方式來得出更為準確的預測結(jié)果。隨著20世紀70年代末期的來臨，一個融合了溫特線性和季節(jié)性特征的指數(shù)平滑模型也開始浮現(xiàn)。該模型在設計時充分融入了數(shù)據(jù)的季節(jié)性和趨勢性，因此有助于進一步擴大指數(shù)平滑技術的應用范圍?；氐?985年，加德納來自美利堅，并撰寫了一篇關于指數(shù)平滑法的深度論文，這篇論文至今對指數(shù)平滑法在實際中的應用仍有影響，并為未來指數(shù)平滑模型的拓展提供了指導方向。之后到現(xiàn)在比較健全的指數(shù)平滑模型被推廣到需要預測的各種學科領域。隨時間流逝，一個比較完備的指標平滑模型被應用于眾多需要預測的學術領域中。與其他的計算方法或模型相比，指數(shù)平滑技術展現(xiàn)出了許多獨特的特點，其中指數(shù)平滑方法的優(yōu)勢更為突出：（1）這個方法不僅操作簡便，而且費用也是相對較為經(jīng)濟實惠的。指數(shù)平滑法為我們呈現(xiàn)的數(shù)學公式簡潔易懂，輸入的數(shù)據(jù)也相當直觀，它特別適合于基本計算機環(huán)境的實際處理。（2）由于指數(shù)平滑方法具有廣闊的適用性和卓越的性能適配度，它基本上可以用于所有以時間序列為基礎的預測任務。（3）在數(shù)據(jù)處理過程中，指數(shù)平滑法高效地利用了所有之前收集的資料以及與其有關的知識資源。這套系統(tǒng)堅持了“厚度較近、厚度較少、距離較遠”的處理策略，并且它可以對信息進行均衡的處理，這樣在真實的工作環(huán)境中，系統(tǒng)能高效地防止和減少不正常數(shù)據(jù)的干擾，同時還可以真實地展示過去數(shù)據(jù)的內(nèi)在邏輯。（4）通過運用指數(shù)平滑技術進行數(shù)據(jù)處理的預測，只需呈現(xiàn)上階段的真實數(shù)據(jù)和預期結(jié)果，就能更精確地預估接下來的數(shù)據(jù)，從而極大地減少了數(shù)據(jù)處理和分析所需的時間。

3.柳記信息技術有限公司的現(xiàn)狀及存在的問題3.1公司的概況3.1.1公司簡介柳記信息技術有限公司作為先科的下屬公司，主要從事抖音直播孵化、電商、跨境的服務業(yè)務。該公司成立于2020年，總部位于中國的南部的中山地區(qū)，致力于提供高品質(zhì)、創(chuàng)新和可靠的投影解決方案，滿足不同客戶的需求。柳記信息技術有限公司擁有一支專業(yè)的研發(fā)團隊，致力于推動投影技術的創(chuàng)新和發(fā)展。公司產(chǎn)品涵蓋了家庭娛樂、商務演示、教育培訓等多個領域，包括高清晰度、高亮度、便攜式和無線連接等多種類型的投影儀。作為先科的下屬公司，柳記信息技術有限公司秉承以質(zhì)量和性能為核心競爭力，先科投影儀嚴格控制產(chǎn)品的制造過程和質(zhì)量檢測，確保每一臺投影儀都能提供卓越的圖像質(zhì)量和穩(wěn)定的性能。公司還注重用戶體驗，提供用戶方便的操作界面和便捷的功能，以滿足用戶的需求并提供良好的使用體驗。未來，柳記信息技術有限公司將繼續(xù)致力于技術創(chuàng)新和產(chǎn)品升級，不斷提升產(chǎn)品的競爭力和市場份額。公司秉持客戶至上的原則，不斷滿足顧客的需求，并為用戶提供更好的投影解決方案。同時，先科投影儀將積極參與行業(yè)交流和合作，推動整個投影儀行業(yè)的發(fā)展和進步。3.1.2企業(yè)組織結(jié)構柳記目前擁有七大職能部門，每個部門在整個組織中都扮演著重要的角色。這些部門共同協(xié)作，形成了一個完整的組織架構，保障了公司各項業(yè)務的順利進行和持續(xù)發(fā)展。柳記信息技術有限公司的公司結(jié)構表示圖3-1：

圖3-1柳記信息技術有限公司的公司結(jié)構圖3.2公司現(xiàn)狀3.2.1柳記的現(xiàn)預測方法目前，柳記公司現(xiàn)在使用的預測方法是歷史數(shù)據(jù)法家和專家判斷法。柳記采用歷史數(shù)據(jù)法，通過對過去的銷售數(shù)據(jù)進行時間序列的整理和分析，識別出銷售的趨勢和周期性邊，然后根據(jù)這些歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律，預測未來一段時間的銷售額。柳記采用專家判斷法，這是通過邀請該領域內(nèi)的權威專家或顧問，利用他們的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗來做出預測的。柳記公司現(xiàn)在使用的預測方法是歷史數(shù)據(jù)法家加上專家判斷法。其核心優(yōu)勢主要體現(xiàn)在使用方便，銷售量不僅相對穩(wěn)定，還呈現(xiàn)一定的規(guī)律性；同時，借助專家對過去數(shù)據(jù)的深入研究，以及他們的知識和經(jīng)驗分析，能夠?qū)崿F(xiàn)更為準確的銷售預測。3.3公司存在的問題成因分析（1）預測不夠準確柳記采用以往的數(shù)據(jù)來統(tǒng)計各類主營產(chǎn)品的日銷售量，缺少其他的數(shù)據(jù)源，如市場調(diào)查、競爭對手的銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)性銷售趨勢等，增加預測的準確性。（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量差柳記要準確地預測未來的需求情況，必須依賴于大量的數(shù)據(jù)，包括以往的銷售數(shù)據(jù)、市場調(diào)查、行業(yè)報告等。然而，柳記的這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量都存在一些問題，如數(shù)據(jù)不全、失真、偏差等，還有專家通過這些數(shù)據(jù)判斷的主觀性和不確定性。這些都會導致預測結(jié)果的不準確，從而影響決策效果。（3）預測頻率低柳記的需求預測的頻率太低影響預測的準確性。較短期的預測頻率（如月度、周度）通常更能反映市場實時變化，但預測難度也相應較大。而長期預測（如年度）雖然預測難度較低，但難以捕捉市場波動和趨勢變化。

4柳記信息技術有限公司系統(tǒng)優(yōu)化方案設計與實施4.1銷售預測系統(tǒng)設計在我深入研究公司的生產(chǎn)流程時，我察覺到銷售數(shù)據(jù)在管理上存在著某些混淆，并且我們還缺乏一個詳盡的歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)如今，眾多企業(yè)傾向于采用手動記錄的方式來記錄銷售活動，這不僅導致效率不高，也極易導致錯誤或失誤。為了解決這一難題，我們的系統(tǒng)最初對一個產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)管理模塊進行了融合，實現(xiàn)了歷史銷售數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，以便滿足企業(yè)可以實時查找數(shù)據(jù)的需求。另外，為了使用戶可以更方便地查閱過去的數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)還推出了多樣化的報表創(chuàng)建選項，這樣決策者能夠更有效地運用這些數(shù)據(jù)資源。由于銷售數(shù)據(jù)帶有龐大的數(shù)據(jù)量和長時間跨度，企業(yè)迫切需要解決如何有效地將這些大量而復雜的歷史數(shù)據(jù)存儲在一個可以操作的數(shù)據(jù)庫中，這一問題已經(jīng)成為一個重大而緊迫的挑戰(zhàn)。我們在本文中展示的銷售數(shù)據(jù)管理方法基于產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的特性和發(fā)展模式進行了深入研究，并據(jù)此提供了方案。鑒于企業(yè)對于產(chǎn)品銷售特點的獨特偏好，我們?yōu)榇颂氐匮邪l(fā)了三種獨特的預測技巧：分別按照月份、季度和年對其進行各種方式的預測。在前述基礎之上，我們考慮了公司銷售中所遭遇的各種因素，構建了一個依賴于時間序列分析的短期產(chǎn)品銷售額預測模型。我們成功地通過應用預測模型構建了一種柱狀圖和報告展示，它連接了實際和預測數(shù)據(jù)。這種方法可以幫助決策者更準確地捕捉預測誤差的變動，進而繪制出銷售數(shù)據(jù)的線性發(fā)展趨勢，從而更深層次地探索產(chǎn)品銷售的未來方向。這個預測分析體系由八個主要組成部分構成，它們分別是：產(chǎn)品的目錄設計、如何錄入與管理產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的處理流程、篩選預測方法、預測模型及其評估標準、實際與預期結(jié)果對比的圖表展示、產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的線性走勢和最佳預測結(jié)果的報告格式。此技術能夠深度探究并預見企業(yè)銷售的方向，從而為生產(chǎn)領域提供關鍵的決策參考，同時它也是一種對管理極為關鍵的輔助工具，用于策劃制訂和指導銷售流程。圖4-1呈現(xiàn)了預測系統(tǒng)的構建。該系統(tǒng)在初始階段對過去的數(shù)據(jù)進行了分析處理，之后采用預測技術來估測即將出現(xiàn)的銷售數(shù)字，結(jié)合評估準則，為決策者呈現(xiàn)了詳盡的預測報表。圖4-1預測系統(tǒng)結(jié)構4.2銷售預測分析模型4.2.1基于指數(shù)平滑法的預測模型通過對柳記5種主打產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)的仔細分析，我們可以發(fā)現(xiàn)這些產(chǎn)品的一大特點是其全年需求相對均衡，目前它們都在成熟的銷售階段中?；诖耍覀冃纬闪艘粋€考慮到銷售額與銷售量的數(shù)學模型。鑒于此種特點，我們挑選了指數(shù)平滑方法作為預期工具。指數(shù)平滑法的獨到之處在于，它依賴于先前得到的實際數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過連續(xù)的修正后，產(chǎn)生了當前的分析結(jié)果，因此技術也常被人們稱作指數(shù)修勻。此預測方式對季節(jié)的變化反應較為微弱，整年的需求布局相對穩(wěn)定，尤其適合于對成熟階段產(chǎn)品的銷售估算［12，13］。下面列出了指數(shù)平滑法所依賴的基礎數(shù)學方程；S該公式中：Si+1為第i+1期的預測值；a代表指代指數(shù)的平滑系數(shù)；Ai為第i期的實際需求值；Si為第實際的預測任務進行時，選定平滑系數(shù)a通常會受到經(jīng)驗數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)值波動的影響。我們選擇時應遵循的參考規(guī)則是［14］：（1）當長期趨勢接近于穩(wěn)定時，建議選擇一個較小的a，也就是0.05～0.2的范圍內(nèi)。（2）中期階段趨勢相對較為穩(wěn)定，建議選擇小的a，也就是0.1～0.4的范圍內(nèi)。（3）短時間里，趨勢會快速地變動，建議選擇一個較大的a，也就是0.3～0.6的范圍內(nèi)。（4）當識別存在難題時，有幾個不同的a模型可供選擇，并據(jù)此計算出各種a值的預估偏差。對于預測誤差較低的a，首先需要用幾組平滑系數(shù)進行實驗計算，然后根據(jù)所得到的數(shù)值來確定最小的預測誤差值，選擇a值作為合適的參考值。4.2.2預測評價標準我們的評價系統(tǒng)采用了一套基于平均絕對百分比誤差［16］的優(yōu)化評估準則，大大緩解了在誤差超標時無法給出精確預測的問題。首先，平均絕對百分比誤差（MAPE）有效地解決了現(xiàn)有計量精確度方法的挑戰(zhàn)，并為未來預測的準確性提供了一個最為直觀的評價標準［15］。MAPE代表了一段時期內(nèi)預測的平均絕對百分比誤差，誤差指數(shù)越低，意味著預測誤差也越小，MAPE表示:：MAPE=P這個方程式中，n代表實際需求與其預測需求之間的對比數(shù)量；Pei為第i期的絕對百分比誤差;；MAPE具體評價標準見表1。最后，我們根據(jù)初始MAPE（最大）和最小（最?。?shù)值進行預測值計算，并據(jù)此確定了一個經(jīng)過修訂的平均絕對百分比誤差（AMAPE）的預測幅度范圍。最后，我們根據(jù)初始MAPE的最大和最小數(shù)值進行預測值計算，并據(jù)此確定了一個經(jīng)過修訂的平均絕對百分比誤差（AMAPE）的預測幅度范圍。計算出AMAPE的Smax值、SminN=SS式中:：N為第i期誤差波動范圍；Smax為第i期預測最大值；S接下來是對預測和評價的具體規(guī)定。（1）當預測誤差達到高精度預測準則時，可以直接運用該預測數(shù)值進行分析（2）如果預測的誤差與之前的準確預測相一致，那么可以直接采納這些預測值，或是選擇區(qū)間內(nèi)相對較低或稍高的預測值（具體的數(shù)值取決于實際值和預測數(shù)值的大小）。（3）當預測誤差與項目的實用性預測或誤判相一致時，僅僅使用預估值恐怕會對企業(yè)帶來潛在風險。在此場景下，企業(yè)可以選擇采用最小值或稍有高值、輕微低于最小值的策略，目的是減少在生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的風險。此方法能夠為企業(yè)決策層帶來一個較小的預測范圍，并允許他們在該范圍內(nèi)選擇適當?shù)念A測值，這樣，決策者就能更加直觀、迅速且便利地使用預測成果來為未來的生產(chǎn)儲備決策提供指導。4.3建立預測模型在選擇該公司制造的投影儀為研究對象時，我們決定采用按月預測的策略，該產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)可以在2022、2023和2024年的圖表4-3中找到。首先，我們要對2024年的前7個月所需進行預測，選用a=0.2作為基準值，并以i+1期的平均數(shù)值作為第i期預測的參考標準。2024年的前7個月的平均數(shù)為：S12預期1月份所需的是：S1從這個例子可以推斷出2月-12月的預測值。表現(xiàn)在表4-3為：依據(jù)上述技術，我們可以為歷史銷售數(shù)據(jù)計算每一個相應的預測值。通過與實際銷售數(shù)據(jù)的比較，我們可以估算出這兩個數(shù)據(jù)間的誤差幅度，并據(jù)此評估當前預測模型的穩(wěn)定性。例如，表4-4展示了2023年1-12月的各個預測值，總體看來，有5個預測精度較高，3個預測結(jié)果良好，4個預測是可實施的，并且基于12個誤差，計算出該時間段的平均誤差為16.805535%，這表明這種預測方法在此時期表現(xiàn)優(yōu)異，誤差范圍穩(wěn)定，可用于預估未來的銷售量?；谖覀兯嬎愠龅膶嶋H銷售數(shù)據(jù)及預估數(shù)據(jù)，我們繪制了一個柱狀的比較圖表，這正是圖4-5所展示的情景。在這個上下文中，藍色是產(chǎn)品的實際銷售量的表示，而橘色則用來預估銷售量。圖4-5為我們提供了清晰和直接的每月銷售額數(shù)據(jù)，可以直觀地在企業(yè)的生產(chǎn)部門界面查看，從而使員工能夠通過圖表直觀地了解到車間內(nèi)的產(chǎn)品銷售情況。圖4-6展示了線性變化的走勢，這是結(jié)合了每個月的實際銷售數(shù)據(jù)以及對未來產(chǎn)品的預估。走勢圖成為企業(yè)在獲取產(chǎn)品銷售信息時極為關鍵的手段，它能夠明確呈現(xiàn)一個月內(nèi)的銷售波動幅度。尤其是當財務波動較大的月份出現(xiàn)時，公司傾向于把它作為主要的研究焦點，這為企業(yè)在研究和應對特別銷售情境提供了強大的數(shù)據(jù)依據(jù)。通過圖4-6，我們還可以清晰地觀察到產(chǎn)品在未來的銷售狀況。通過深入探討上述誤差、分析數(shù)值對比以及對未來的銷售走向進行預測，我們對產(chǎn)品的眾多特質(zhì)有了更加深入的了解，基于這些認識，我們編制了一份全面的預測報表，其中的一些部分已在表格-4-7中列明。經(jīng)過深入的研究，我們認定影響要素是導致預測誤差的關鍵原因之一?；诒?-7展示的數(shù)值，2024年1月之前所構建的預測模型的平均偏移率已經(jīng)達到了16.8%。這揭示了在這一研究期間，產(chǎn)品銷售的情況已經(jīng)經(jīng)歷了顯著的變動?；谠u估準則中關于最小與最大值的原則，以及企業(yè)的產(chǎn)品庫存不應該過多堆積，為減少生產(chǎn)上的風險，2024年1月企業(yè)可以選擇低于預測的516件的銷售。根據(jù)本研究的詳細剖析和考察，影響銷售預測精度的變量具有多樣性?？剂慨a(chǎn)品具有的銷售特點，我們能夠在一個相對有限的范圍內(nèi)作出預估，該預估的誤差大小是基于MAPE值的大小來確定的。因此，假如產(chǎn)品的銷售量沒有達到最低需求，那么應當嘗試降低其銷售量。MAPE數(shù)值如果越高，那么它應該越接近或者低于它的最小限制值；如果不是這樣，那么應該更為貼近其最大值來設定。MAPE的數(shù)值降低時，其應與我們預計的數(shù)值更為相近。該篇文章描述了利用最小二乘法確定最佳的產(chǎn)品訂單數(shù)量的技術。此產(chǎn)品供應490或500份的選項選擇，你也可以選擇至少429份的最小選項。鑒于上述最后的決定，公司的庫存部門將對外公布其未來的生產(chǎn)量。庫存部分基于這些數(shù)據(jù)與現(xiàn)有庫存進行比對，并在全面考量各因素后，向采購團隊提出眾多的初步采購申請。這意味著公司在初始階段可以根據(jù)預測減少購買的數(shù)量。在生產(chǎn)流程里，如果存貨低于安全生產(chǎn)準則，可以考慮實施小型采購活動，來滿足現(xiàn)有的生產(chǎn)要求。在預計數(shù)量低于或高于安全生產(chǎn)標準為零的情況下，采購的總量有可能會暫時調(diào)整以滿足既定的安全生產(chǎn)標準。當使用這個預測值來執(zhí)行大范圍或中途的隨機小型購買操作時，公司的生產(chǎn)實際需求得到了高效的滿意。經(jīng)過對企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的詳細分析，我們發(fā)現(xiàn)該企業(yè)的生產(chǎn)水平是完全有可能達到的，并能實現(xiàn)既定目的。2024年在1月到3月這段時間的實際銷售數(shù)量為：486件、473件和432件。經(jīng)過把2024年1月的真實銷售數(shù)據(jù)與預測結(jié)果進行比較后，我們意識到將最大和最小值納入早期的采購策略中，能為其制定合適的策略提供寶貴的參照；經(jīng)過詳細的比較，我們發(fā)現(xiàn)在不損害產(chǎn)品品質(zhì)的情況下，使用灰色模型的預測精準度是相當高的，這有助于企業(yè)在采購活動中作出明智的指導。從實踐的效果來看，采購數(shù)量現(xiàn)已變得更為明晰，這在幫助企業(yè)保障正常的生產(chǎn)流程以及及早購入原材料上提供了有價值的指導。圖4-5數(shù)據(jù)柱狀對比圖圖4-6線狀走勢圖5柳記信息技術有限公司的系統(tǒng)優(yōu)化實施的綜合評價和建議5.1運用科學有效的銷售預測方法柳記在近幾年里展示出了強大的增長動力，在國內(nèi)電子商務行業(yè)里已經(jīng)逐漸嶄露出非凡的才能，獲得了行業(yè)領軍人物的普遍認可。隨柳記業(yè)務的不斷壯大，它在銷售預測中起到了非常關鍵的作用。遺憾的是，目前的銷售預測技術并未完全滿足柳記迅速增長和規(guī)模擴大的市場需求。現(xiàn)階段，電子商務行業(yè)正面臨庫存急速增長的主導趨勢，而一個既科學又準確、高效且用戶友善的銷售預測系統(tǒng)，無疑是柳記持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展的關鍵組成部分。因此，我們基于柳記的特定市場環(huán)境，采用指數(shù)平滑技術重塑了柳記通用產(chǎn)品的銷售預測模型，以期顯著提高對柳記產(chǎn)品銷售前景的預測精確度。5.2提高銷售策略執(zhí)行力市場上不精準的價格定位、頻繁的價格調(diào)節(jié)和劇烈的低價格競爭都可能導致銷售政策實施過程中出現(xiàn)一部分庫存中斷的情況。然而，柳記在應對庫存銷售策略變動的時候，并沒有針對自己產(chǎn)品的預計銷售情況作出即時的改變。銷售策略在執(zhí)行過程中，一部分庫存產(chǎn)品的定價與實際的銷售價值不一致，這導致部分庫存產(chǎn)品的實際售價發(fā)生了不穩(wěn)定的波動，這也是主要的原因。因此，在這些庫區(qū)實際到貨之后，很可能無法根據(jù)銷售預期來執(zhí)行預計有效的促銷活動，同時，這一系列庫存商品的價格調(diào)整不夠及時也很可能導致庫存產(chǎn)品的滯銷現(xiàn)象。5.3及時終止對差品的銷售預測柳記在電商平臺進行店鋪信譽等級安全管理時存在明顯缺陷。同時，許多在線銷售人員也普遍缺乏關于如何集中注意力并優(yōu)化店鋪信譽等級的相關知識和實用技術。此外，銷售過程中出現(xiàn)的一些不規(guī)范操作和錯誤做法可能會直接引起客戶對產(chǎn)品的不滿和投訴，這也將對店鋪的整體聲譽和誠信造成不良影響。因此，在銷售商品的階段，商品質(zhì)量引發(fā)的客戶不滿或投訴，可能會對店鋪的總體聲譽帶來更加嚴重的損害。5.4提高銷售預測管理信息化水平柳記在預測產(chǎn)品銷售時可以