發(fā)布時(shí)間：2025-04-15 01:31

　　 首先,借助SPSS軟件、R軟件,結(jié)合單因素方差分析法和深層次回歸分析法研究了零售商品單款單色(SKC)銷售量的影響因素及其作用效力;然后,借助R軟件灰色預(yù)測了某目標(biāo)小類的銷售量,借助Excel軟件結(jié)合平均絕對百分比誤差法得到了預(yù)測數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度;最后,將預(yù)測模型用于預(yù)測某目標(biāo)小類未來的銷售量和庫存量.結(jié)果表明,銷售方式對零售商品SKC銷售量具有顯著影響;零售商品SKC銷售量各影響因素按影響程度由大到小排序?yàn)閹齑�、折扣和售價(jià);目標(biāo)小類各周平均絕對百分比誤差大多小于1,最小為0,可認(rèn)為模型的預(yù)測精度較高.對某目標(biāo)小類未來的銷售量和庫存量的預(yù)測結(jié)果顯示,該小類存來明顯的供大于求現(xiàn)象,需要適當(dāng)調(diào)整庫存管理策略.

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【部分圖文】：

圖1 主觀分析計(jì)算步驟

通過構(gòu)建主成分分析法模型進(jìn)行主觀上的相關(guān)性分析，主要計(jì)算步驟如圖1所示。首先計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差：

圖2 12月份QQ圖

通過將整合處理好的數(shù)據(jù)代入以上模型，可以得到12月份預(yù)測值的QQ圖，如圖2所示。12月份方差分析如表7所示�？梢钥吹�，點(diǎn)與直線有大致的擬合趨勢，但仍存在較大誤差，這是因?yàn)槭褂脝我坏念A(yù)測模型會(huì)給結(jié)果帶來較大的誤差，單項(xiàng)預(yù)測方法會(huì)有自身的優(yōu)點(diǎn)和限制條件。因此需要將前面的模型與多元線性....

圖3 12月份實(shí)際銷售量與預(yù)測銷售量對比

最后，對預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行量化評估，運(yùn)用MAPE公式計(jì)算得出，12月份預(yù)測結(jié)果的MAPE值為0.170707,11月份的MAPE為0.355463,10月份的MAPE值為0.289616。5結(jié)論

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