基于组合预测方法的销售预测研究与应用的中期报告

基于组合预测方法的销售预测研究与应用的中期报告中期报告一、研究背景和意义随着经济的快速发展和市场竞争的日益激烈，企业需要更加精细的销售预测来支持运营决策。传统的方法主要基于统计模型和时间序列模型进行预

基于组合预测方法的销售预测研究与应用的中期报告 中期报告 一、研究背景和意义 随着经济的快速发展和市场竞争的日益激烈，企业需要更加精细的 销售预测来支持运营决策。传统的方法主要基于统计模型和时间序列模 型进行预测，但是这些方法需要满足一些特定的假设条件，例如：数据 具有平稳性、线性关系等，因此预测结果可能会受到数据质量和模型假 设的限制。为了解决这些问题，组合预测方法成为了一种备受关注的新 型预测方法。组合预测方法利用多个预测方法的优势，通过加权平均、 投票等方式将它们相结合，来达到更加准确和鲁棒的预测效果。 本研究旨在探索和应用组合预测方法，结合企业业务特点和销售预 测实际需求，开发一套适用于销售预测的组合预测模型，并通过案例分 析验证其预测效果和可行性，以提供企业决策参考。 二、研究方法 1. 数据采集和预处理 本研究的数据来源于某电子商务企业的销售数据，其中包含了商品 销售量、价格、广告投入、活动促销等多个方面的指标。本研究首先对 数据进行探索性分析和可视化处理，了解数据的分布和特点，并对异常 值和缺失值进行处理。 2. 组合预测方法构建 本研究将传统的统计模型、机器学习模型和深度学习模型作为基础 预测方法，组合预测主要采用平均法、回归法和加权投票法。具体地， 平均法采用对数值进行平均、加权平均、中位数等方式进行组合，回归 法将每个基础模型的预测结果作为特征变量输入线性回归模型中，构造 组合预测模型，加权投票法使用不同基础预测模型输出的概率或置信度 进行加权投票，得到组合预测结果。