銷售預測 使用指南
基於歷史月度銷售資料，使用移動平均、加權移動平均、線性迴歸或季節性方法預測未來銷售。
功能說明
基於歷史月度銷售資料，使用移動平均、加權移動平均、線性迴歸或季節性方法預測未來銷售。
典型使用場景
- 移動平均預測：用近 N 期均值外推未來，適合平穩無強趨勢的序列。
- 線性迴歸預測：擬合曆史趨勢線 y=a+bx，外推未來，適合持續增長/下滑序列。
- 季節性預測：按週期長度用同比環比增長率外推，適合月度/季度強週期業務。
算例參考
- 舉例：序列 [100,120,110,130,140]，移動平均 N=3 預測 2 期：第1期預測 = 最近3期均值 (110+130+140)/3 = 126.67；將該值加入序列後再預測第2期 = (130+140+126.67)/3 ≈ 132.22。 若用線性迴歸，則擬合趨勢後外推第6、7期（x=6,7），對單調趨勢更貼合；季節性模式會按「去年同期→今年同期」的增長率遞推。
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。
- 四種預測方法怎麼選？
- 平穩序列用 MA/WMA；明顯線性趨勢用線性迴歸；強週期（如雙11、暑季）用季節性；EMA 適合流式更新。方法無絕對優劣，建議多法對照並看置信區間（±1.96σ）。
- 置信區間怎麼理解？
- 工具以歷史標準差 σ 給出 ±1.96σ 區間，表示約 95% 可能落在該範圍。σ 越大、歷史越波動，區間越寬，預測越不可靠，需結合業務判斷。