这取决于许多因素。这个公式里包含什么？有三个主要因素引人注目：
平滑性、趋势和季节性。
计算季节和趋势因素、找到指数平 投资者数据 滑法并选择系数后，就出现了未来一段时间的需求预测值。此方法对于流行产品和季节性商品非常有效。以下是其在 Excel 电子表格中的实现。
Holt-Winters 方法
源数据包含每月的销售值。首先，使用平均值法（将实际销售额除以该期间的平均值）计算季节性因素。因此，我们得到了季节性 限制器在下列情况下很有用 系数。然后计算趋势系数并得到预测值。使用这种方法，我们考虑了季节性、趋势和指数平滑。 Holt-Winters方法适用于销售稳定、趋势明显的产品。
自回归、Arima 和其他方法
稍后，出现了自回归和 Arima 等销售预测技术。它们的特点是需求模型的构建和系数的选择。首先，需要确定回归期（采用多少个过去期进行预测）。然后需要计算回归系数并确定常数值：
未来的销售额是建立在过去 短信列表 的数据基础上，并选择多组系数。
Arima+MA（自回归+均值）和SARIMA：AR+MA+季节成分等方法的出现，是由于自回归方法开始扩展。现在有很多方法可以为特定产品选择模型。
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最流行的销售预测方法
分析和预测零售额的方法有很多。有时，组织领导者会根据他们的经验、产品特点等开发自己的方法。此外，这些方法通常比普遍接受的方法更简单，也更受欢迎。