销售预测 使用指南
基于历史月度销售数据，使用移动平均、加权移动平均、线性回归或季节性方法预测未来销售。
功能说明
基于历史月度销售数据，使用移动平均、加权移动平均、线性回归或季节性方法预测未来销售。
典型使用场景
- 移动平均预测：用近 N 期均值外推未来，适合平稳无强趋势的序列。
- 线性回归预测：拟合历史趋势线 y=a+bx，外推未来，适合持续增长/下滑序列。
- 季节性预测：按周期长度用同比环比增长率外推，适合月度/季度强周期业务。
算例参考
- 举例：序列 [100,120,110,130,140]，移动平均 N=3 预测 2 期：第1期预测 = 最近3期均值 (110+130+140)/3 = 126.67；将该值加入序列后再预测第2期 = (130+140+126.67)/3 ≈ 132.22。 若用线性回归，则拟合趋势后外推第6、7期（x=6,7），对单调趋势更贴合；季节性模式会按「去年同期→今年同期」的增长率递推。
注意事项
本工具纯前端运行，输入内容不上传服务器；结果为按上述口径得到的理论估算值。实际应用受设备参数、测量条件与当地规范影响，请以设备铭牌、检测报告与现行标准为准，重大决策建议咨询专业人士。
- 四种预测方法怎么选？
- 平稳序列用 MA/WMA；明显线性趋势用线性回归；强周期（如双11、暑季）用季节性；EMA 适合流式更新。方法无绝对优劣，建议多法对照并看置信区间（±1.96σ）。
- 置信区间怎么理解？
- 工具以历史标准差 σ 给出 ±1.96σ 区间，表示约 95% 可能落在该范围。σ 越大、历史越波动，区间越宽，预测越不可靠，需结合业务判断。