銷售趨勢預測 使用指南
移動平均法預測，支援簡單移動平均(SMA)、加權移動平均(WMA)與指數平滑(EMA)
功能說明
移動平均法預測，支援簡單移動平均(SMA)、加權移動平均(WMA)與指數平滑(EMA)
典型使用場景
- 平滑短期波動：用簡單移動平均（SMA）消除日/周噪聲，看清銷售趨勢走向。
- 關注近期權重：用加權移動平均（WMA）給最近期更高權重，對趨勢反轉更敏感。
- 做指數平滑：用 EMA 以平滑係數 α=2/(N+1) 遞推，兼顧歷史與最新，適合連續預測。
算例參考
- 舉例：序列 [100,120,110,130,140]，視窗 N=3：SMA(3)：第3期 (100+120+110)/3 = 110；第4期 (120+110+130)/3 = 120；第5期 (110+130+140)/3 = 126.67。 下一期預測 = 最近視窗均值 = (110+130+140)/3 = 126.67。 WMA(3) 權重 1/2/3，第5期 = (110×1+130×2+140×3)/6 = 133.33，對近期更敏感；EMA 平滑係數 α=2/(3+1)=0.5。
注意事項
本工具純前端執行，輸入內容不上傳伺服器；結果為按上述口徑得到的理論估算值。實際應用受裝置引數、測量條件與當地規範影響，請以裝置銘牌、檢測報告與現行標準為準，重大決策建議諮詢專業人士。
- SMA、WMA、EMA 怎麼選？
- SMA 最平滑但滯後；WMA 給近期更高權重、對拐點更敏感；EMA 用 α 遞推、只需上一期結果、適合流式預測。資料噪聲大用 SMA，趨勢強且想跟緊用 WMA/EMA。
- 視窗 N 越大越好嗎？
- N 越大越平滑但越滯後、越忽略近期；N 越小越靈敏但易受噪聲干擾。一般取 3–6；季節性明顯時可取週期長度（如 12）。