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編輯導(dǎo)語(yǔ)：產(chǎn)品經(jīng)理往往需要對(duì)之后的業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，這時(shí)就可以利用預(yù)測(cè)模型。但假若你不會(huì)寫代碼、跑模型，怎么辦？本篇文章里，作者結(jié)合三個(gè)案例，對(duì)不會(huì)寫模型代碼的產(chǎn)品經(jīng)理如何做銷量預(yù)估一事進(jìn)行了總結(jié)，一起來(lái)看一下吧。

工作中為了對(duì)業(yè)務(wù)未來(lái)的發(fā)展有個(gè)大致的評(píng)估與掌握，經(jīng)常需要對(duì)下月、下個(gè)季度、明年等做預(yù)測(cè)，往往需要預(yù)測(cè)模型的參與，為公司抓住未來(lái)的機(jī)遇做鋪墊策。那么對(duì)于不會(huì)寫代碼跑模型的產(chǎn)品經(jīng)理，怎么來(lái)做預(yù)估呢？

本文以三個(gè)案例著手，來(lái)給大家講一下。

一、案例一：Excel操作方式來(lái)預(yù)測(cè)

根據(jù)歷史月度銷量預(yù)測(cè)2021-09、10、11、12月的銷量數(shù)據(jù)。

先看下散點(diǎn)圖，大致瀏覽下是否存在極值（若有，則排除掉）以及兩個(gè)變量之間是否存在關(guān)聯(lián)趨勢(shì)：

擬合注意事項(xiàng)：

1. 用Excel擬合的時(shí)候盡量將各個(gè)趨勢(shì)線均嘗試下，選擇R2較為接近1的方式。R2越接近1，代表擬合效果越好。
2. 嘗試下來(lái)，發(fā)現(xiàn)多項(xiàng)式擬合效果較好，且“順序”越往上增加，R2越接近1。但本數(shù)據(jù)源不多，且多項(xiàng)式擬合多采取二項(xiàng)式或三項(xiàng)式即可滿足需求，所以為避免過(guò)擬合，取3即可。

擬合出的結(jié)果如下，多項(xiàng)式公式如圖中所示：

給數(shù)據(jù)源增加一列輔助列；

將21、22、23、24分別帶入y = -0.5908x^3 + 19.576x^2 – 73.697x + 2128.3

則得到2021-09、10、11、12月的預(yù)測(cè)銷量。

二、案例二：Tableau操作方式來(lái)預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)源如下：

操作步驟

步驟1：先將月份拉列，銷量拉行，制作出折線圖。數(shù)據(jù)源中“月份”是文本格式，需改成日期格式。

步驟2：點(diǎn)擊列上的“月份”，改成離散。

步驟3：點(diǎn)擊折線圖選擇“顯示趨勢(shì)線”。

點(diǎn)擊折線圖表，選擇“編輯所有趨勢(shì)線”，可以看到該預(yù)測(cè)模型為“線性”預(yù)測(cè)。

點(diǎn)擊折線圖表，選擇“描述趨勢(shì)模型”，可以看到該“線性”預(yù)測(cè)的R平方值。

步驟4：按照步驟3的方法，選擇“編輯所有趨勢(shì)線”依次選擇“線性”、“指數(shù)”、“多項(xiàng)式”2度、“多項(xiàng)式”3度，并查看對(duì)應(yīng)的R平方值，選擇其中R平方值最靠近1 的模型來(lái)作為最終的預(yù)測(cè)模型。

可以看到：“線性”預(yù)測(cè)R方為：

“指數(shù)”預(yù)測(cè)R方為：

2度“多項(xiàng)式”預(yù)測(cè)R方為：

3度“多項(xiàng)式”預(yù)測(cè)R方為：

綜合對(duì)比得出：3度“多項(xiàng)式”預(yù)測(cè)模型R方更接近1，因此最終采取該預(yù)測(cè)模型。

步驟5：鼠標(biāo)移動(dòng)到趨勢(shì)線上，可以看到擬合公式如下，如案例一中給數(shù)據(jù)源添加一列輔助列，并將需要預(yù)測(cè)的月份的輔助列的數(shù)字代入公式中，即可得到預(yù)測(cè)銷量。

另外說(shuō)明：Tableau自帶預(yù)測(cè)功能，但是在本案例中不采用，原因如下：

將月份上的“精確日期”去掉，格式選擇月份，點(diǎn)擊折線圖選擇“顯示預(yù)測(cè)”。

結(jié)果如下圖：

再點(diǎn)擊圖表選擇“預(yù)測(cè)描述”，可以發(fā)現(xiàn)該自動(dòng)預(yù)測(cè)模型用的是“指數(shù)平滑法”，然而在上述步驟的擬合中發(fā)現(xiàn)指數(shù)相關(guān)預(yù)測(cè)方法的R方并不是最優(yōu)。

三、案例三：季節(jié)性銷量預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)源如下：

先畫出普通折線圖，看下是否呈現(xiàn)明顯季節(jié)性。

下圖展示出該銷量數(shù)據(jù)確實(shí)呈現(xiàn)季節(jié)性，其中第2季度為旺季。則要針對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行去季節(jié)化處理。

將數(shù)據(jù)源通過(guò)數(shù)據(jù)透視表處理成下圖所示：

• 計(jì)算每個(gè)季度的年度均值，如下圖“年平均值”；
• 計(jì)算15個(gè)樣本的總體平均值，如下圖“總平均值”；
• 用“年平均值”/“總平均值”計(jì)算出“季節(jié)性指數(shù)”。

來(lái)看一張總結(jié)之后的表格。

① 將計(jì)算出的“季節(jié)指數(shù)”重復(fù)添加進(jìn)下圖中的“季節(jié)指數(shù)”列。

② 去季節(jié)化=銷量/季節(jié)指數(shù)。

③ 根據(jù)“輔助列”和“去季節(jié)化”后的銷量擬合出線性預(yù)測(cè)公式。

y=-2.4907x+2532

之所以擬合線性公式是因?yàn)樵诘冖诓街幸呀?jīng)將季節(jié)性因素排除掉了。

④ 將輔助列代入公式，計(jì)算出“線性預(yù)測(cè)”列。

⑤ 將“線性預(yù)測(cè)”列乘以“季節(jié)指數(shù)”計(jì)算出“季節(jié)性調(diào)整”列，此列即為最終的預(yù)測(cè)銷量。

⑥ 將“線性預(yù)測(cè)”列減去“銷量”列計(jì)算誤差，再除以“銷量”列計(jì)算誤差率。

⑦ 用STDEV（）函數(shù)選中銷量一列，計(jì)算出總體標(biāo)準(zhǔn)偏差。

顯著性水平參數(shù)寫為0.05，即置信度是95%；樣本量寫15。

用CONFIDENCE（）函數(shù)計(jì)算出置信區(qū)間的可浮動(dòng)值，結(jié)果如下截圖。

即，有95%的可能性預(yù)測(cè)值比處于真實(shí)值的上下195.92范圍內(nèi)。

可以看到誤差都在正常的置信區(qū)間內(nèi)。

⑧ 將16（輔助列）代入公式，可預(yù)測(cè)2021Q4的銷量。

作者：Janie Liu；公眾號(hào)：溜溜筆記說(shuō)

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