基于“大智眼”數據平臺的加熱不燃燒卷煙市場預測研究

夏倩　蔡興華　陳震　王駿

摘 要：針對當前加熱不燃燒卷煙市場的數據業務存在明細不足的情況，尤其是各個煙草工商企業存在數據分散、處理能力小、數據更新不及時、數據同步難等問題，本研究基于“大智眼”數據平臺，通過簡單的拖拽式構建數據分析模型，運用調查問卷與定量預測中的回歸預測法、對數模型預測法相結合，進行加熱不燃燒卷煙市場需求量的預測工作，從而極大地提高煙草行業的工作效率和競爭力，促進行業的發展。

關鍵詞：“大智眼”數據平臺;卷煙市場;銷量預測

中圖分類號：F273.2 ? ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）3-0022-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.03.005

Research on New Type Tobacco Market Forecast Based on "Big Wisdom Eye" Data Platform

XIA Qian? ? CAI Xinghua? ? CHEN Zhen? ? WANG Jun

（Zhejiang China Tobacco Industry Co.， Ltd.，Hangzhou 310024，China）

Abstract： The current environment， new tobacco data business has significant shortcomings， especially the scattered data of various tobacco industrial and commercial enterprises， small processing capacity， untimely update， and difficult data synchronization. The traditional data processing mode of the tobacco industry obviously cannot meet the development of modern enterprises. This paper is based on the "Big Wisdom Eye" data platform， constructs a data analysis model through a simple drag-and-drop method， and uses a combination of questionnaires and quantitative forecasting regression forecasting method and logarithmic model forecasting method to predict the demand for the new cigarette market. Greatly improve the work efficiency and competitiveness of the tobacco industry， and promote the development of the industry.

Keywords："Big Wisdom Eye "data platform;tobacco market; sales forecast

0 引言

目前，已有的百余種銷售預測方法中僅有少數方法運用到實際生產中[1]，其中定性方法包括頭腦風暴方法、個人直觀判斷和集體意見方法等，但是這些定性分析法的準確性不夠高，在實際中應用受到一定的限制。

較主流的定量預測方法主要集中在時間序列、馬爾科夫鏈、神經網絡等，如自回歸（AR）模型[2]、滑動平均（AM）模型[3]和自回歸滑動平均（ARMA）模型[4]。此外，目前主流預測方法的應用領域集中在電力負荷、石油、礦產、能源、交通等領域中[5-6]，應用到煙草行業卻很少見。然而，隨著煙草行業信息化水平的不斷升級，需要進行預測的各種活動不斷增加[7-8]。本研究針對當前加熱不燃燒卷煙的數據業務的不足，煙草行業傳統的數據處理模式不能很好地滿足企業的發展，提出基于“大智眼”大數據平臺的加熱不燃燒卷煙市場預測研究，在卷煙企業現有的營銷模式下，科學合理地進行加熱不燃燒卷煙市場的需求預測，保障市場供應需求。

1 基于大數據平臺的加熱不燃燒卷煙市場預測模型

1.1 數據同步加工

“大智眼”平臺是一款自助式、可視化數據建模分析工具，可以幫助不同用戶群通過簡單的拖拽式構建數據分析模型，無須編程。“大智眼”平臺是一款面向敏捷應用的高效工具，能夠輕松實現模型共享且海量數據秒級響應，能夠輕松應對不斷變化的業務需求。尤其是平臺即服務和資源的虛擬化技術，可以將分布式技術應用到煙草行業，實現煙草信息服務的快捷、流暢，可以極大地提高煙草行業的工作效率和競爭力，從而促進行業的發展。“大智眼”平臺框架如圖1所示。

1.2 數據來源

組建“加熱不燃燒卷煙國內市場容量與消費情況調查”項目團隊，由項目負責人負總責，下分調查組織體系和技術支撐體系。調查組織體系按地理地區設立3名區域督導，每名區域督導負責2～3個地理地區;技術支持體系設數據處理、質量控制和報告撰寫3個小組，各組設立組長1名。負責調查組織管理、質量控制、技術保障和深入挖掘。同時，培訓CATI訪員15人，擔任現場訪問的調查人員。為保證整個調查科學、嚴謹、公正，該項目接受由項目團隊委派的專人進行全過程監督，并進行最終的調查數據評估和報告審核。

本次調查通過定點發放樣本的方式，共發放加熱不燃燒卷煙消費者樣本數量1 500份，回收1 389份，回收率為92.60%，樣本數量主要分布在11個城市，回收有效樣本1 363份，回收率為90.88%。

首先針對新型卷煙調查問卷中的問題進行屬性分類，按使用場景（SD）、價值觀（JD）、需求（XD）、使用行為（YD）、人口特征（RD）等因素進行劃分，具體如表1所示。

1.3 數據建模

將調查問卷所獲得的原始數據導入“大智眼”平臺中進行建模，建立新型卷煙銷售預測相關數據模型庫，如圖2所示。

在“大智眼”平臺中，可以輕松拖拽建立數據模型，對任意組合條件組合的數據進行對比碰撞，模型可私有、贈送、分享，如圖3所示。

1.4 預測模型

由于加熱不燃燒卷煙市場的歷年銷量數據暫時未能獲得，本研究基于使用場景（SD）、價值觀（JD）、需求（XD）、使用行為（YD）、人口特征（RD）等因素，將調查問卷中的匯總數據導入“大智眼”平臺，建立數據模型庫。首先將相同屬性的數據進行合并、關聯，如圖4所示。

可以輕松拖拽建立好的數據模型，通過組合條件將組合的數據進行對比碰撞，并且在平臺內實現數據關聯、聚合、基本運算、高級函數等操作，最后得到所有數據關聯圖，如圖5所示。

通過“大智眼”數據平臺的分析，可以得到新型卷煙銷售市場預測模型中的三大要素：人口P、吸煙率Q和日均吸煙量L。最后，在年度預測模型中選取了該地區GDP、人均GDP、城鎮居民可支配收入、農村居民可支配收入以及常駐人口數據等作為自變量因素，居民人均可支配收入、農村居民人均純收入、GDP、人口自然增長率（R2）和銷售市場三要素人口P、吸煙率Q和日均吸煙量L作為自變量，年銷售總量作為因變量，建立多元線性回歸模型。該模型為式（1）。

SALE=18 164.87-372.6GDP+2.98GPC+3.66FI+

194CI+0.62PQL/365 （1）

將此模型輸入到“大智眼”數據平臺中，得到最終預測結果，如表2所示。

1.5 預測結果

應用“大智眼”數據平臺建立數據文件，該模型的擬合度為97%，說明了該模型的擬合度較好。另外D-W統計量為2.23，即可認為剩余項u不存在正自相關。因此，初步判定該模型可用于新型卷煙市場的年度預測。通過計算，得到2021年新型卷煙市場需求量預測值為37.45萬箱。

得出2022—2026年加熱不燃燒卷煙市場容量預測值分別為37.45、65.33、120.53、236.6、367.52、652.36萬箱。而相應的電子煙市場容量預測值分別為180.35、218.95、320.67、423.06和536.23萬箱。

2 結語

針對目前新型卷煙市場的銷售情況，在實地調研的基礎上，查閱大量參考文獻，運用調查問卷的方式對新型的品牌發展、市場形態、消費狀態等進行了全面、深入分析，歸納總結出卷煙市場需求量預測的重要性和必要性，最后基于使用場景（SD）、價值觀（JD）、需求（XD）、使用行為（YD）、人口特征（RD）等因素提出了重新構建加熱不燃燒卷煙市場需求預測模型，并得到了2022—2026年的銷售預測結果。

參考文獻：

[1] 迪米特里斯·伯特西馬斯.數據、模型與決策[M].北京：中信出版社，2013.

[2] 托馬斯.管理經濟學[M].北京：機械工業出版社，2013：15-25.

[3] 李瑩.基于時間序列與多元線性回歸綜合模型的農村卷煙銷量預測[D].昆明：云南大學，2015.

[4] 李文姣.地州級卷煙銷量預測影響因素研究[D].昆明：昆明理工大學，2011.

[5] 關牧玟.撫順市煙草分公司卷煙銷量預測研究[D].大連：大連海事大學，2009.

[6] 趙紅.面向煙草商業企業卷煙需求預測系統研究與設計[D].濟南：山東大學，2009.

[7] 鄒亮.基于組合預測模型的懷化卷煙需求預測分析[D].長沙：中南大學，2008.