實(shí)戰(zhàn)案例｜銷(xiāo)量預(yù)測(cè)模型
前言：
這個(gè)預(yù)測(cè)模型比較簡(jiǎn)單，其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，基本大家上學(xué)期間都會(huì)學(xué)到，不過(guò)畢業(yè)好多年可能也忘了，不妨來(lái)復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)，而且工作中可以實(shí)際應(yīng)用的地方還挺多的。
根據(jù)歷史月度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)2021-09、10、11、12月的銷(xiāo)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)：
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。
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(mǎn)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(xiāo)量
數(shù)據(jù)源如下
操作步驟：
?步驟1：先將月份拉列，銷(xiāo)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(xiāo)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)。
數(shù)據(jù)源如下：
先畫(huà)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(xiāo)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(xiāo)量/季節(jié)指數(shù)
③根據(jù)“輔助列”和“去季節(jié)化”后的銷(xiāo)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(xiāo)量
⑥將“線性預(yù)測(cè)”列減去“銷(xiāo)量”列計(jì)算誤差，再除以“銷(xiāo)量”列計(jì)算誤差率。
⑦用STDEV（）函數(shù)選中銷(xiāo)量一列，計(jì)算出總體標(biāo)準(zhǔn)偏差；
? ? 顯著性水平參數(shù)寫(xiě)為0.05，即置信度是95%；
? ? 樣本量寫(xiě)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(xiāo)量。
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