灰色預測在手銷售中的應用

吳白旺

摘 要：本文根據某品牌手機的歷史銷售數據，對2017年2月后的1至20周的手機銷售量進行的預測的基礎上，對手機的生產量進行預測研究，尋找解決電子行業中產品的生產量與銷售量不能及時匹配問題的解決方案。首先，對手機的銷售數量進行統計分析，尋找數據特點；其次，根據數據規律性較弱，具有不確定性的特點，選擇灰色預測進行數據預測。為了保證灰色預測的可靠性，對數據進行檢驗與處理，最后利用Matlab軟件進行編程求解，預測出1至20周的三類手機銷售數量。通過預測值，發現a/b/c三類手機產品銷售數量呈下降趨勢，這可能與手機的壽命周期有關，建議銷售商對手機的儲備與下單量進行調整，以免造成不必要的損失。

關鍵詞：供應與需求；灰色預測；銷售預測

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.12.214

電子行業中電子產品的生產量與銷售量能否及時匹配，關系著企業的收益大小。在產品的產量供給中，如果供過于求會導致產品過剩，供不應求則會影響企業經濟收益。生產商根據訂單和銷售量對生產量進行預測，由此產品的銷量預測對產品的生產量具有決定性作用。根據附件數據，利用灰色預測預測出a類三代、b類兩代與c類未來1至20周的銷量。

對附件給出的數據進行處理分析，發現手機銷售量數據不具有明顯規律，根據數據特點，與精確度考慮，選定灰色預測進行數據預測，利用Matlab軟件對模型進行擬合，求得起預測銷量，最后運用殘差與極比偏差值對預測出的銷售數量進行誤差檢驗，確保預測精準度。

1 數據統計分析

為了更好的觀察、分析各周手機銷售數量，根據附件數據利用Excel做出各月銷售數量條形圖，如下圖所示：

從三幅圖中，可看出A產品手機銷售量最高峰值在2016年11月，B產品的銷售高峰在分別在2015年11月和2016年11月，C產品在11至12月之間最高。其他月份銷售數量都起伏不定，各月份的手機銷售數量大小差異較大，每年銷售量較高的月份不太相同，很難找到數據的規律性。由此根據數據特點，也考慮到經濟利益對企業的重要性，這就要求預測的數據具有較高的精確度，為此采用灰色預測模型進行預測。

從預測得到的未來1至20周的手機銷售數量可看出，在未來1至20周手機銷售數量呈下降趨勢，建議該手機銷售商合理安排收緊倉儲。

通過預測，可方便銷售商與生產商調整儲備量與生產量，能有效解決電子行業中產品的生產量與銷售量不能及時匹配問題。此模型還可以推廣到其他電子產品、與其他銷售行業的需求與供給問題中去。

參考文獻：

[1]姚天祥，鞏在武.灰色預測理論及其應用[M].科學出版社，2014.

[2]易丹輝.預測統計：方法與應用[M].中國人民大學出版社，2014.

校級課題：高職高等數學與數學建模課程“交互相容共振”教學模式的研究與實踐，課題編號：17KC08