文档介绍：羽绒服销量预测模型及其商业应用研究
摘要:羽绒服产品的销售与气象条件密切相关。本文通过对气象信息与羽绒服销售信息的分析,建立了基于气象预报的羽绒服销售预测模型。
关键词:羽绒服;气象信息;销售预测模型
中图分类号:ts941 文献标识码:a 文章编号:1001-828x(2012)10-0-02
近几年全球气候十分反常,由于2009年冬季气温较低,且持续时间较长,带动了羽绒行业整体销售业绩的增长,产品价格走高。受到09年羽绒服销售情况的影响,加之国外气象专家在去年年初预测2010年冬季北半球极可能出现大范围的低温天气,由此引发了2010年羽绒行业大量厂家加大生产备货的浪潮。但气温却没有如国外气象专家预测的一样出现极端低温天气,反而由于羽绒服成本的提高造成了库存积压的现象。
淘宝网作为目前服装类商品的主要网络销售渠道,2010年冬季的羽绒服行业巨大波动势必对淘宝网经销羽绒服的卖家产生巨大影响。为了引导淘宝网卖家合理备货,规避天气造成的风险,淘宝网与北京维艾思气象信息科技有限公司于2011年3月正式开始合作研究气象信息与羽绒服销售的相关关系,并对预测模型的可行性进行初步研究。经过历时半年的分析交流,得到了气象信息与淘宝网羽绒服销售的预测模型,为了能及时的帮助淘宝卖家应对冬季的羽绒服销售,我们将预测模型结合未来10天的天气走势,对淘宝网2011年11月中旬羽绒服的销售量做出了初步的预测。
一、2010年冬季羽绒服销售总体特点和区域特征

由于羽绒材质商品的特性,羽绒行业的成交受到气温因素影响非常大,从成交时间来看,淘宝羽绒服销售呈现典型的季节性销售特点,成交主要集中在每年的11月、12月、1月,这3个月的成交金额占全年成交金额的90%。观察44个城市的日成交数据后,发现地理位置相近的地区,其日成交数据的变化情况也基本相似,因此我们将44个城市的原始数据进行统一的数据处理,利用其各自的数据特征值进行相似分区,以减小后期拟合的工作量,便于总结出具有更大包含范围的预测模型。
通过多种处理方式,在消除了城市间的规模差别和网络发展年际差别所带来的影响后,根据数据之间的交叉相关分析结果将44个城市分成了11个大区,分别是:东北内陆地区、内蒙地区、京津冀晋地区、辽东和山东半岛、苏浙沪地区、鄂湘赣地区、福建广东广西地区、四川地区、云南地区、贵州地区、西部地区(包括新疆、青海、甘肃、陕西、宁夏、河南)。
根据淘宝平台羽绒类产品消费数据划分而成的区块与气象区域划分具有很高的相似性,因此可以说明在同一区块中的不同城市的消费者具有十分类似的消费行为表现。

东北内陆地区作为羽绒服的传统消费地区,早在9月中旬就具有明显的成交增大迹象。随着气温的逐步降低,该地区的成交量也呈指数形式上涨,并在10月中旬至12月中旬期间持续表现出交易量企稳的态势。但在进入12月下旬开始,其日消费量与实际气象数据的走势差异越来越大,成交量明显缩小。在春节前一周骤降至淡季水平。
京津冀晋地区、辽东半岛和山东半岛地区的成交分布具有一定的相似性,两地区均是在9月下旬开始有明显的成交现象,在10月中旬两地均迎来成交量的骤然上升,此后一直保持一个较高水平震荡,直到春节前一周成交量骤然降入淡季。
西北地区和内蒙地区在成交旺季的到来时间上基本