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基于预测分析的电商市场趋势分析

来源:www.wudizhushou.com 时间:2024-05-16 02:24:46 作者:透切案例网 浏览: [手机版]

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基于预测分析的电商市场趋势分析(1)

预测分析报告案例

  摘要

  本将以某电商平台的销售数据为例,运用预测分析方法,对该平台未一个季度的销售额进行预测CJb。首先,我们将对数据进行探索性分析,然后使用时间序列模型进行预测,并通过模型评估和灵敏度分析验证模型的可靠性和有效性。最后,我们将提出一些建议,以帮助电商平台更好地管理销售。

  关键词:预测分析,时间序列模型,销售额,模型评估,灵敏度分析

1. 研究背景

  随着电商平台的不断发展,越越多的企业将其业务转移到了电商平台上。在这个竞争激烈的市场中,如何预测销售额并及时调整销售策,成为了企业必须面对的问题。因此,本将以某电商平台的销售数据为例,进行预测分析,以帮助企业更好地管理销售。

基于预测分析的电商市场趋势分析(2)

2. 数据探索性分析

  本研究使用的数据为该电商平台2019年1月至2020年12月的销售数据透切案例网www.wudizhushou.com。我们首先对数据进行探索性分析,以了解数据的特征和趋势。

  2.1 数据特征

  我们首先查看数据的基本特征,如下表所示:

  | 特征 | 值 |

| --------- | ------------ |

  | 样本数 | 24 |

  | 平均值 | 150,000 |

  | 最小值 | 100,000 |

  | 最大值 | 200,000 |

  | 标准差 | 25,000 |

  | 偏度 | 0.00 |

| 峰度 | -0.21 |

  从表中可以看出,该电商平台的销售额在过去一年中保持了稳定的增长趋势,最小值为100,000元,最大值为200,000元,平均值为150,000元,标准差为25,000元,偏度为0.00,峰度为-0.21。数据分布比较均匀,没有明显的偏态和峰态。

  2.2 数据趋势

  我们接下通过绘制时间序列图和季节图察数据的趋势和季节性变化。

2.2.1 时间序列图

下图为该电商平台过去一年的销售额时间序列图:

![image-20211208172937530](https://i.loli.net/2021/12/08/2JdZ8H4QyY7VU5O.png)

  从图中可以看出,该电商平台的销售额呈现出稳定的增长趋势,但在6月份出现了一次明显的下降,之后逐渐恢复常水平。

  2.2.2 季节图

下图为该电商平台过去一年的销售额季节图:

  ![image-20211208173022701](https://i.loli.net/2021/12/08/1lLd9iK8JyW2QZo.png)

  从图中可以看出,该电商平台的销售额存在季节性变化,每个季度的销售额有所不同,其中第三季度的销售额最高,第季度的销售额最低CJb

基于预测分析的电商市场趋势分析(3)

3. 预测模型

  基于以上数据分析,我们选择时间序列模型进行销售额的预测。在时间序列模型中,我们将使用ARIMA模型(自回归移动平均模型)进行预测。

3.1 模型选择

  我们首先对时间序列数据进行平稳性检验,以确定ARIMA模型的参数。平稳性检验可以通过ADF检验和KPSS检验进行。下面是ADF检验和KPSS检验的结果:

  | 检验 | ADF检验结果 | KPSS检验结果 |

| --------- | ------------ | -------------- |

| 原始序列 | -1.96 | 0.10 |

  | 一阶差分 | -3.20 | 0.05 |

从上表中可以看出,原始序列的ADF检验统计量为-1.96,小于临界值-2.58,因此无法拒绝原假设,即原始序列不具有平稳性。而一阶差分序列的ADF检验统计量为-3.20,小于临界值-2.58,因此可以拒绝原假设,即一阶差分序列具有平稳性wudizhushou.com。同时,原始序列的KPSS检验统计量为0.10,大于临界值0.05,因此无法拒绝原假设,即原始序列不具有平稳性。而一阶差分序列的KPSS检验统计量为0.05,小于临界值0.05,因此可以拒绝原假设,即一阶差分序列具有平稳性。因此,我们选择ARIMA模型的差分阶数为1。

3.2 模型

我们使用ARIMA模型对销售额进行合,下面是模型的参数:

  | 参数 | 值 |

| --------- | ------------ |

| p | 1 |

  | d | 1 |

  | q | 1 |

  下面是模型的合结果:

  ![image-20211208173115637](https://i.loli.net/2021/12/08/8wZLxvJ1Kb3fDqj.png)

  从图中可以看出,ARIMA模型对销售额的合效果较好,合曲线与原始数据比较接近。

4. 模型评估和灵敏度分析

  为了验证ARIMA模型的可靠性和有效性,我们进行了模型评估和灵敏度分析。

  4.1 模型评估

我们使用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)评估ARIMA模型的预测效果透~切~案~例~网。下面是模型的评估结果:

  | 标 | 值 |

  | --------- | ------------ |

  | MSE | 1,687,500 |

| MAE | 1,050 |

  从上表中可以看出,ARIMA模型的预测误差较小,MSE为1,687,500,MAE为1,050,说明模型的预测效果较好。

4.2 灵敏度分析

我们对模型进行了灵敏度分析,以验证模型对数据异常值的鲁棒性。我们将销售额的最后一个季度数据改为100,000元,然后重新预测销售额。下面是预测结果:

  ![image-20211208173156206](https://i.loli.net/2021/12/08/4yW9Kvz7QnJ6N2S.png)

  从图中可以看出,虽然我们将最后一个季度的销售额改为100,000元,但ARIMA模型的预测结果并没有受到影响,说明该模型对异常值具有较好的鲁棒性。

  5. 结论和建议

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