零售产品需求预测：PCA分析与销售模型

"新目标零售产品的精准需求预测-Mathorcup论文1" 这篇论文主要探讨了如何进行新目标零售产品的精准需求预测，针对零售业中的关键问题进行了深入研究。作者通过一系列数据分析和建模方法，旨在帮助企业更好地理解节假日销售、商品特征对销量的影响，以及如何进行未来销售量的准确预测。 首先，论文在问题重述部分指出了研究的背景和意义。随着消费者对购物体验的高要求，零售企业在节假日促销策略上的运用显得尤为重要。研究的目标是分析2018年四个节假日中，哪些因素影响了特定商品（目标skc）的销售量。通过对给定数据的分析，论文使用Excel筛选出销售额排名前50的skc，并运用主成分分析法（PCA）将影响销售量的7个因素归为两类：销售特征指标和节假日折扣指标。通过熵值法为这两个指标赋予权重，结果显示商品的标签价格和折扣力度对销售量的影响最大。 接着，论文关注到如何预测目标小类在2019年的销售趋势。论文选取了销售额排名前10的小类，基于2019年前10个月的数据建立了三次指数平滑模型。该模型成功预测了2019年10月之后三个月的销售量，并计算出预测误差（MAPE），所有月份的误差都在0.25以内，证明模型具有较高的预测准确性。 针对更精确的营销需求，论文对三次指数平滑模型进行了优化，提出了校准模型来预测目标小类在未来12周内的每周销量。通过比较校准前后MAPE的变化，发现校准后的模型预测效果更优，能够更精准地为企业的营销决策提供支持。 最后，论文总结了前三部分的研究成果，为企业撰写了一封推荐信，推荐了预测模型和方法，并解释了方案的合理性以及未来可能的研究方向。关键词包括PCA分析、熵值法、三次指数平滑模型以及销售预测校准模型。 这篇论文详细阐述了如何运用统计学和数据分析技术来解决零售业中的销售预测问题，通过实际案例展示了数据驱动决策的重要性，对于零售企业和相关领域的研究具有重要的参考价值。