接下来，根据过去的销售和权重值，计算未来一段时间（一个月）的一个工作日的预测。
最后，。
以下是销售预测的一个例子：
每月消费 工作日数 每个 博彩数据 工作日的消耗量
第一列显示每个月的初始数据，我们需要据此建立 12 月份的预测。 11 月份 28 个工作日内总销量达 560 台。因此，每个工作日的 5.安装防病毒软件 均消费量为20件。一旦我们确定了每个月的消费量，秤量系统就开始发挥作用。在我们的案例中，我们使用的模型的特点是近期销售对预测的构建具有很大的影响。
9 月份的权重为 2，11 月份的权 在短信中 重为 3，等等。最大指标指的是最接近进行计算的月份的指标。就我们的情况来说，是十一月。您需要将每个月乘以其权重 – 20 x 3 = 60。然后我们发现每月消费总额乘以权重，将是 143。在这种情况下，权重之和为 10。
12 月份的预测值为 143/10 x 28 = 400 单位，其中 28 是工作日数。
Schreibfeder 在他的《高效库存管理》一书中提出了大量用于各种类型商品的规模方案。例如：
简单的六个月或三个月平均值，即以 6 个窗口计算平均值。换句话说，您取六个月的时间并计算平均值。
对于全年销量不稳定的商品，则使用简单或加权的季节平均值。因此，如果您需要对 12 月份做出预测，则需要获取上个冬季的数据或季节加权平均值。
加权平均系数。根据我们的例子，这些是 3、2、5，并且正在减少。