销售预测实战:详解月度数据汇总与线性回归预测提升PMC效率

古哥计划

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全文约1500字

大家好,我是古老师。在昨天的分享中,我们讨论了依据历史数据来制定补货策略的方法——即通过分析近期的日均销售额(例如最近7天或15天的数据)来判断销售趋势是上升还是下降,以此为基础决定是否需要增加或减少生产。今天,我将与大家一起探讨基于历史销售数据来进行销售预测的一些方法。

汇总月度数据

在进行按月销售量预测之前,我们需要先汇总历史的月销售数据。最有效的方法是使用聚合函数来完成这一任务。具体步骤如下:

新建一张工作表,并将其命名为“月销售预测”。

在适当的位置录入以下公式,用于汇总月度销售数据:

=LET(C,出库明细!C2:C200000,PIVOTBY(出库明细!B2:B200000,MONTH(出库明细!A2:A200000),C,SUM,0,0,,0,,C>0))

公式解释:

LET 函数用于定义变量以简化复杂公式,出库明细中的C列销售数据,范围预留了20万行。

PIVOTBY 函数用于创建一个动态的数据透视表。各参数含义如下:

参数1(行标签):表示聚合的产品或类别,相当于对产品进行去重处理。

参数2(列标签):表示将入库日期转换为月份(通过 MONTH 函数获取)。

参数3(值标签):表示要汇总的销售数据。

参数4(函数):表示使用 SUM 函数来进行汇总。

后续的空参数默认为0,意味着不显示标题、行总计或列总计。

最后一个参数C>0:表示只聚合那些有销售记录的行。

预测当月数据

在汇总了各产品的历史月销售数据后,接下来我们可以使用预测函数FORECAST 来预测12月的销售值。此函数基于线性回归的方法,通过现有的数值集(即已知的 x 和 y 值)来预测未来的值。它假设数据点之间的关系是线性的,并试图找到最佳拟合直线(采用最小二乘法),然后利用这条直线来预测新值。

用于预测12月销售值的公式如下:。

H2=FORECAST(H$1,B2:F2,$B$1:$F$1)

公式解释:

参数1 (H$1):代表12,即第12个月。

参数2 (B2:F2):表示7月至11月的产品月销售数据汇总。

参数3 ($B$1:$F$1):表示数字7到11,分别对应7月至11月。

分析预测数据

为了更准确地评估和调整生产计划,我们可以新建一列,并命名为“本月预计”。然后,通过以下步骤来计算12月15日至12月31日的预计销售数据:

使用12月截至今日(12月14日)的实际销售数据汇总。

将实际销售数据与预测的12月总销售数据进行比较,以估算剩余时间内的预计销售量。

录入公式:=H2-G2,并向下填充此公式,其中:

H2 代表预测的12月总销售数据。

G2 代表12月截至14日的实际销售数据汇总。

这将帮助我们得到12月15日至12月31日的预计销售数据。

根据这个结果,我们可以进一步判断产品的后续生产计划策略:

如果计算结果为负数,这意味着截至12月14日的销售量已经超过了预测值,表明需求超出预期,可能需要考虑增加排产。

如果计算结果为正数并且数量大于实际12月1日到14日的累计销售数,则意味着截至12月14日的销售量低于预测值,需重点关注这些产品,因为它们的销售可能未达预期,可能需要减少排产或调查原因。

这种分析方法能够帮助PMC团队及时调整生产计划,确保库存水平与市场需求相匹配。同时,定期回顾和更新预测模型也非常重要,以适应市场的变化和提高预测的准确性。

最后的总结

通过上述步骤,我们不仅能够有效地利用历史销售数据来预测未来的销售趋势,还能根据这些预测结果做出更为精准的生产决策。从数据汇总到月度预测,再到对预测数据的深入分析,这一系列过程为PMC团队提供了坚实的决策支持工具。通过持续监控和调整,可以确保生产的灵活性和响应速度,同时避免过度生产和库存积压的风险。

定期回顾预测模型的表现,并与实际销售情况进行对比,对于维持模型的准确性至关重要。这不仅能帮助发现潜在问题,还能为企业提供改进预测模型的机会,从而更好地应对市场的不确定性。总之,科学的数据分析和灵活的生产策略相结合,将有助于企业在激烈的市场竞争中保持优势,实现可持续发展。

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