基于指數平滑法的自動售貨機商務數據分析研究

朱曉琪 張春梅 戴琳琳

摘 要：隨著科技自動化、智能化的發展，消費者需求的多樣性，作為商業自動化中常見的售貨平臺——自動售貨機。為更好地提高自動售貨機的銷售額，本項目針對某商場五臺自動售貨機2018年銷售數據進行研究與分析，預測出2019年1月份的銷售額。首先，利用Excel對數據進行預處理，對每臺自動售貨機每天所對應的交易額和訂單量等指標進行計算與分析。其次，對各指標數據進行可視化分析，利用Python編碼，借助PyCharm軟件繪制出每臺售貨機訂單量的熱力圖，并作出描述性統計分析。最后，根據對數據的分析為每臺售貨機所銷售的商品貼上標簽，生成完整的售貨機畫像，并利用指數平滑法對銷售額進行預測，幫助營銷者作出更加合理的計劃方案，最終給出合理性的建議。

關鍵詞：自動售貨機;熱力圖;PyCharm軟件;指數平滑法

一、引言

自動售貨機作為一種全新的零售模式，在現在及其未來時間里，自動售貨機會變得更加便利，它會發展得更為廣闊。本文主要研究和分析某商場五臺自動售貨機2018年的銷售情況。

二、模型的建立與求解

1.數據的處理和可視化分析

本文選取放置在某商場不同地點的5臺自動售貨機，分別編號為A、B、C、D、E。并將其銷售商品分為飲料和非飲料兩大類，再將其進行細分為餅干、茶飲料、功能飲料、方便速食、水、碳酸飲料、果凍/龜苓膏、果蔬飲料、海味零食、堅果炒貨、咖啡、蜜餞/果干、膨化食品等20多個種類。本文基于此五臺自動給售貨機2018年1月-2018年12月銷售數據進行數據處理，利用PyCharm軟件，計算出各個自動售貨機在每個月中每單的平均交易額與日均訂單量，得到表1：

由表1可知，A自動售貨機12月份的日訂單量最多，為64單，但是每單平均交易額最多的是1月份，為4.5065。同時也給我們一定的提示，日均訂單量多，不代表每單平均交易額多，更不能代表總銷售額多。通過表1也可得出E自動售貨機的商品銷售與其他四臺自動售貨機相比更加符合消費者的需求。

利用PyCharm軟件，以天為橫軸，以小時為縱軸，繪制C自動售貨機設備6、7、8月份的熱力圖，如圖1所示：

從圖1中可以看出，C自動售貨機在6月份、7月份、8月份每天的銷售，多集中在九點以后，商品銷售量在下午四點左右，是一天中最多的時候，這說明游客在此時的出行量達到一天中的高峰。在凌晨零點至上午九點期間，商品的銷售量幾乎為零。這說明在凌晨零點至上午九點期間商店的人流量特別少，幾乎沒有游客。

2.自動售貨機的畫像

原始數據中包括A、B、C、D、E五臺自動售貨機的銷售數據，并且給出了各個銷售商品的名稱以及各個銷售商品所屬類別。這里根據二類對銷售商品進行劃分，對5臺自動售貨機1月的二類商品貼上標簽，標簽分為滯銷、正常和熱銷，生成自動售貨機畫像。

通過表2可知，5臺自動售貨機1月份的銷售畫像，可以對2019年1月份的銷售商品進行調整：適當地增加熱銷產品的庫存，減少滯銷產品的庫存，將滯銷產品中可以相互替換的商品進行合并，在可以滿足大多數消費者的前提下，減少滯銷產品的種類。

3.業務預測

本文分析銷售的預測，利用趨勢分析法中的指數平滑法。指數平滑法中根據平滑法次數的不同，其可分為：一次指數平滑法、二次指數平滑法、三次指數平滑法三種，通過計算得出我們本題時間序列無明顯變化趨勢，所以適用于一次指數平滑法。

編寫Python代碼，利用PyCharm軟件，對A、B、C、D、E五臺自動售貨機的飲料類和非飲料類的銷售額做一次指數平滑預測，預測2019年1月的交易額，輸出結果如圖所示。

由表3可知，得出五臺自動售貨機的一次指數平滑法預測值。根據銷售額的預測值，運營商可以結合進貨的成本情況，適當地調整商品的種類和數量。

三、建議

從數據系統優化運營效率的角度，結合銷售數據建立了指數平滑法預測模型，通過利用PyCharm軟件得出2019年銷售的預測值，本文分析2019年預測值為運營商給出以下幾點建議。

產品調整：對自動售貨機內的銷售產品進行適當的調整，將滯銷產品進行分類，找出其中相互可以替代的產品，保留其銷量相對多的商品，將剩余產品移除;假期節日：在節假日期間，適當增加自動售貨機的庫存，主要以茶飲料和肉干/豆制品/蛋類為主。

產品位置：通過對資料的查找發現，大部分消費者最希望推廣的產品放在自動售貨機的左上角，這個地方是消費者習慣性看向的區域，最容易獲得消費者的關注。將具有固定需求的商品放在右下部分，因為屬于必需品。

與時俱進：不同的地區孕育了不同的產物，各地的人們對于水果的需求也都存在著差異，所以，每個地區的水果自動售貨機中選擇出當地最受歡迎的水果進行售賣，種類過于繁多往往會帶來一些負面的經濟負擔，遠遠沒有專區專項，投其所好來得簡便，而且還更容易獲取收益。

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作者簡介：朱曉琪（2000- ），女，漢族，山東濰坊人，青島黃海學院，本科在讀，主要研究方向：經濟統計;張春梅（1975- ），女，漢族，山東青島人，碩士，青島黃海學院，副教授，主要研究方向：經濟統計;戴琳琳（1979- ），女，漢族，山東青島人，博士，青島黃海學院，教授，主要研究方向：數據挖掘