基于农历的时间序列预测模型研究及其在卷烟销售预测中的应用

论文摘要

首先,本文介绍了内蒙古烟草行业发展的基本情况和国家烟草局对于全国烟草行业按订单组织货源的发展战略要求,阐述了销售预测在按订单组织货源流程中的地位和作用,并由此引出了销售预测对于按订单组织货源工作的重要意义。其次,分析了定性预测方法和定量预测方法的优缺点及其适用范围,并根据卷烟销售预测的特点选择了基于时间序列的的预测方法;根据卷烟销售的季节波动性选用了季节指数预测模型作为卷烟销售的基本预测模型;在分析了卷烟销售和农历节日相关的特点后,将农历日期引入到季节指数预测模型中来,给出了基于农历日期的预测流程及系统实现方法。再次给出了系统的功能结构,开发环境、运行环境以及系统的数据结构设计,同时阐述了数据采集和数据处理过程,并对改进后的预测结果和改进前的预测结果进行对比分析,从而验证了预测模型改进的效果。最后,总结了系统的优缺点,并对下一步的研究方向进行了展望。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 内蒙古烟草行业卷烟营销系统的现状
• 1.2 国家烟草局按照订单组织货源的要求及意义
• 1.3 本论文的研究意义
• 第二章 销售预测方法及预测模型
• 2.1 销售预测方法
• 2.1.1 定性预测方法
• 2.1.2 定量预测方法
• 2.1.3 卷烟销售的特点及销售预测方法的选择
• 2.2 时间序列预测模型
• 2.2.1 时间序列的概念
• 2.2.2 时间序列的预测流程和步骤
• 2.2.3 时间序列预测模型的介绍
• 2.2.4 预测模型的选择
• 2.3 小结
• 第三章 基于农历日期的销售预测方法研究
• 3.1 现有预测方法的不足以及在预测中引入农历的意义
• 3.2 预测的基本流程
• 3.3 预测的各个步骤的实现
• 3.3.1 销售数据转换
• 3.3.2 计算月度季节指数
• 3.3.3 计算销售增长率
• 3.3.4 消除的销售数据中的季节影响
• 3.3.5 趋势模型预测
• 3.3.6 计算出带季节影响的预测值
• 3.3.7 预测数据转换
• 3.3.8 农历中闰月的处理
• 3.5 小结
• 第四章 系统设计及实现
• 4.1 系统功能结构图
• 4.2 运行软硬件环境
• 4.2.1 软件环境
• 4.2.2 硬件环境
• 4.3 系统开发环境
• 4.3.1 主要开发语言
• 4.3.2 主要开发工具
• 4.3.3 数据库环境
• 4.4 数据采集过程
• 4.5 数据预处理过程
• 4.6 数据结构
• 4.7 应用举例
• 4.7.1 预测商品的选择
• 4.7.2 销售数据转换
• 4.7.3 计算月度季节指数
• 4.7.4 计算销售增长率
• 4.7.5 消除的销售数据中的季节影响
• 4.7.6 趋势模型预测
• 4.7.7 预测值乘以季节系数形成的预测值
• 4.7.8 预测数据转换
• 4.7.9 预测结果对比
• 4.8 小结
• 总结
• 参考文献
• 致谢