开发者学堂课程【场景实践 - 基于阿里云PAI机器学习平台使用时间序列分解模型预测商品销量：商品销量预测介绍】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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商品销量预测介绍
内容介绍：
一、目录
二、商品销量预测
三、销量预测的作用
四、销量预测如何指导运营策略
五、销量预测的流程
一、目录
1.商品销量预测介绍，销量预测带给企业的利益以及销量预测的流程、常见的预测方法以及优缺点
2.价格弹性时间序列分解模型详解：模型的特点、建立的步骤（核心内容）
3.相关阿里云产品介绍，主要是大数据开发套件和机器学习平台
4.任务:搭建商品销量预测模型，提供在线实验环境，实际的从一个企业的历史数据去预测一个产品未来的销量，还包括任务的背景、目标、数据集的介绍、实验任务的流程以及实验结果的分析。最后布置一个课后任务，根据所学知识去解决一个不同但是相似的问题。
二、商品销量预测
首先了解一下什么是预测，在掌握现有信息的基础上，按照一定的方法和规律对未来的事情进行测算，以了解事情发展的过程的结果，这就是预测。其实预测说起来非常简单，两三岁的小孩子就可以进行简单的预测，比如扔个球给他，他会自己判断球的走势，然后决定球在未来的某时刻出现在什么地方，小狗接飞盘也是预测，但是要让计算机做预测就比较困难，而商品销量预测就是在充分考虑未来各种影响因素的基础上，根据历史销量以及市场上对产品需求的变化情况，对未来一定时期内产品的销量变化所进行的科学预计和推测。
产品销量的预测有三个特点：连贯性相关性和混沌性。第一，预测具有一定的连贯性，就是指把过去和现在与未来的发展联系起来，市场是一个连续发展的过程，未来市场是现代市场基础上发展起来的，人们可以依据过去和现在的数据推导出将来的变化。第二是相关性，从宏观上讲市场需求或者说销量的变化和整个国家的经济状况，家庭收入水平，消费需求的结构等因素密切相关。微观上来说需求的变化和商品的价格渠道备货量广告等因素相关，这些因素之间存在着相互制约相互影响的关系，所以就可以通过找出影响市场需求的各种变化因素，来预测销量的增减。第三是混沌性，一方面所有的企业都是一个复杂的开放系统，因为它处在社会之中，最后影响消费者和供应商，又在很大程度上受环境的影响。另一方面环境本身是瞬息万变的，不断有机会和威胁出现，管理者不能指望说今天我制定出一个详细的策略，但是到实施的时候，比如一个半月甚至半年一年以后，这个策略还是完全正确或者有效的，在这个过程中出现任何一点小小因素的变化，都可能对最终的结果造成非常巨大的影响，中间经历的时间越长，差异可能就会被放大的越大，所以可以说中长期的预测1~5年或者5年以上的大多数是不靠谱的，近期和短期预测就比较准确一些，比如说一周甚至一季度，当然准确只是相对来说。
三、销量预测的作用
1.指导运营策略
·产品定位
·定价策略
·分销渠道
·促销方式
·库存运输
·生产计划
·原料采购
商品销量的预测对企业的好处从三个方面来讲，第一方面，销量预测可以指导运营策略，正确运营策略的制定取决于相关市场情况的准确预测，企业营销的最终目的还是为了获取利润，而要实现这个目标，就需要在产品的定位、定价、分销渠道、促销方式、库存、运输、生产计划，以及原材料采购等方面做出准确的预测，制定相应的策略，而这些预测都是环环相扣并且互相依赖的，这些预测的基础就是商品销量预测。
2.制定战略决策
·消费需求
·消费行为
·目标人群
·总体动态
·资金投向
·经营方针
·发展规模
第二、销量预测可以帮助制定战略决策，销量预测是企业战略决定企业进入或者退出某一个细分市场、区域市场的重要依据。企业通过预测可以对消费者的需求和行为的变化趋势做出正确的分析和判断，确定瞄准的是目标人群，通过预测能够帮助企业把握市场的总体动态和各种环境因素的变化趋势，帮助企业去确定资金如何投、经营方针怎么定、发展规模是否要扩大等一系列战略性的问题。
3.提高企业竞争力
·掌握规律
·扬长避短
·挖掘潜力
·及时应变
·知己知彼
·见招拆招
·竞争策略
第三，商业政策可以提高企业的竞争力，在市场化的环境下面消费者的要求越来越高，想要的价格却越来越低，这样就倒逼企业去提高技术水平，提供功能更好的产品，同时通过各种运营手段降低成本，将价格保持在消费者能够接受的区间里面，因为在目前这种激烈的竞争环境中，企业和竞争对手之间的优劣势是在不断变化的，只有通过及时和准确的预测，企业才能掌握市场发展和转化的规律，以便企业去专注挖掘自己的潜力，做到扬长避短，及时的适应市场的变化，包括对竞争对手的行动作出正确的反应，最终达到增强企业核心竞争能力的目的。所以企业不仅要预测自己产品的市场份额，还应该预测市场同类产品、替代产品未来发展趋势，采取相应的竞争策略。
四、销量预测如何指导运营策略
1.供应链优化
预测不给力时，常常会出现:畅销品缺货&滞销品积压
当销量的预测不准确的时候，对于大多数的企业来说往往会出现两个问题，一个是畅销品卖断货，本来明明可以赚1,000万，结果因为缺货少卖了500万，这种情况一方面对销售额和利润来说不是好事，另外一方面会对服务水平造成影响。很多消费者可能因为没有买到他们想买的东西所以不满意，然后转去其他地方买，企业就失去了潜在的客户。另一种比较常见的情况是预测没做好，结果一些商品进货的数量大于卖出的数量，这样就产生了库存，而库存不但会降低资金的周转率，造成财务上的风险，保存库存本身就会消耗一定的成本，这时候可能会考虑缺货的时候可以去采购或者从其他地方调货过来，这就涉及到了供应链的速度和成本问题，有些商品比如服装、鞋子等时尚类商品，他们的产品备货期长达三个月到半年，因为对于衣服这种东西，当年秋装季的款式都要提前重新设计，设计完要采购原料、生产，还有运输，这一长串流程需要耗费时间。还有一些商品比如生鲜水果，他们因为要冷冻保鲜，所以他们的运输调货成本也是比较高的。所以这种情况下就要求预测准确率比较高，但是如果供应链速度够快，从采购、运输到销售可以做的很快，那预测的准确率要求就可以低一些。一个比较好的例子就是zara，打造这样一种快速高效的供应链成本也是比较高的，所以说提升预测的精度就可以减少缺货的概率，提升消费者的满意程度，获得更多的消费者，得到更多的销售额和利润。
缺货怎么解决?
·补货、调货
·供应链的速度和成本·
时尚类商品备货周期长·
生鲜类商品运输成本高
2.定价优化
需求价格弹性(Price elasticity of demand ）是指需求量对价格变动的反应程度
●库存怎么解决?
·优惠、打折
·促销手段和促销幅度
·最终目标:提升利润
·利润=价格*销量-成本
刚才是缺货的情况，如果卖不出去应该怎么办，这时就涉及到如何快速消灭这些库存的问题。一方面也考虑用哪种促销方式，是使用优惠券的还是附赠其他产品或者简单粗暴的打折，不同的方式对销量影响可能是不一样的。如果在做预测的时候，把促销手段作为一个因素考虑进来，就可以更好的反映出它们是怎么影响销量的，未来应该去选择哪种促销手段才能更好的提升销量。另外一方面要考虑定价定多少，即促销幅度的大小，不管用哪种促销方式，最后都可以折算出一个定价，定价策略好坏会影响到利润的高低。因为利利润=价格*销量-成本，其中价格变动会引起销量变化，这里引入需求价格弹性的概念。这个概念的意思就是说在一定的时期内，当一种商品价格发生一定的变化的时候，销量或者需求量变化了多少，不同的商品会有不同的需求价格弹性。
如上图所示，横坐标代表销量 Q，纵坐标代表的是价格P，两条直线代表了两个不同的商品商品。商品1比商品2来说具有比较高的需求价格弹性，因为当他们的价格都从P1下降到P2的时候，商品1的销量从C提升到了D，商品2的销量从a提升到了 B ，D1-C1明显大于 B1-A1，当价格发生的变化是一定的时候，高弹性的商品会有比较大的销量变化，而低弹性的商品销量变化就没有那么大，所以在预测销量的时候，有必要把定价考虑进来，这样才能更加完整的去还原销量变化的原因，才能根据定价和预测出来的销量将利润最大化。
在这里说明几个会影响到生理需求弹性的因素，假设大部分的人都是理性的，从整体销量的角度来看，影响需求弹性的因素有以下方面。第一，替代品的数量的相近程度，一种商品如果有许多相近的替代品，比如普通品牌的矿泉水，替代品甚至包括一些饮料、桶装水还有自己回家烧水喝，这种商品的需求价格弹性就很大，一旦这种商品的价格上升甚至是微小的上浮，消费者的话会舍弃他而去选择他的替代者，从而引起需求量的变化。
第二是商品的重要性，一种商品如果是人们基本生活的必需品，小量的价格变动是不会引起需求的剧烈变动的，人们还是会照样使用，比如汽油弹的需求弹性就比较小，过程中缺乏弹性，而一些奢侈品比如贵重首饰，只有消费者购买力提高之后才买得起，其需求价格弹性还是比较大的。第三时间，时间越短，商品的需求弹性就越小，时间越长需求弹性就越大，是因为在较长时间内，消费者越有可能找到替代品，替代品增多它的需求弹性自然会增加。第四是物品所占的消费支出的比例，一本杂志只售6-10块钱，同时他的替代品之间的差异比较大，而它售价本身占相对消费者支出比例不大，消费者不太愿意因为价格的小变动而去购买其他杂志，更看重的是它本身提供的内容，所以它的需求弹性也是比较小的。
五、销量预测的流程
1.确定预测目标
项目目标
预测范围
准确性要求
2.分析整理数据
收集数据
数据字典
数据流关系
3.选择预测方法
定性分析法
定量分析法
4.建立预测模型
数学模型
5.编写预测报告
解释和论证
介绍一下销量预测的流程，首先应该明确预测的目标是什么，包括项目的背景、预测的范围、时间、地点、预测准确性要求有多高以及项目的截止日期等等。预测目标的确定是进行其他步骤的基础非常重要，如果这里没有明白的话，那么后面就有可能做无用功。
第二步，对数据本身要有一个分析整理的过程，可能需要使用数据本身还不存在，就要去想办法升级。如果已经存在数据，对于这个数据的结构和含义要明白，表和表之间是如何连接的等等。要在时间允许的前提下做好这些准备工作，在做模型的时候就越不容易出错。
第三、要选择预测的方法，根据刚才确定的预测目标以及数据的情况，选择一个可行的预测方法，在预测的过程中仅仅使用一种方法进行预测不太多见也不太可靠，目前常见的方法可以分成两类定性和定量。通常情况下，企业会结合定性和定量的方法同时进行预测，或者多少预测方法互相比较验证其预测的结果，这样预测的准确率可以提高。其中定性预测的方法，包括调查分析法、专家集合意见法，产品生命周期法等等。定量分析法的主要包括因果预测法和时间序列法，之后会详细介绍。
第四步才真正进入到建立模型的阶段，这一步其实就是根据之前选择的预测方法，运用数学模型表达各种变量之间的函数关系，然后借助于电子计算机做出相应的预测。最后根据预测的结果对其进行解释和论证，讨论这个模型的有效性和泛用性。有效性主要就是预测的准确度是否足够高。泛用性就是指这个模型应用到其他产品或者其他时间地点的时候是否仍然有效，报告要逻辑完整、简单明了，以便决策者使用。
