工作经验--产品季节性分析

产品季节性分析

  • 1.了解季节性的重要性
  • 2.如何发现季节性产品
    • 统计方法:
    • 季节性指数法:
    • 傅里叶分析法:
    • 其他:

1.了解季节性的重要性

  产品是否存在季节性变化,对于卖家来说相当重要,旺季提前备货、淡季防止库存冗余,以此来使得利益最大化,而不至于给别人打工(交仓租)

  季节性产品是指一些商品在一年中特定的时段内销售量增加,而在其他时段销售量较少的产品。

2.如何发现季节性产品

  测算产品是否为季节性产品可以使用时间序列分析方法。具体来说,可以使用以下的方法。

统计方法:

  查看产品的历史销售数据,使用基本的统计方法分析出产品在每个月份的平均销售量、最大销售量、最小销售量和销售增长率等数据,观察在什么月份有最大的销售增长,有没有年复一年的规律性。

  该方法是最简单的方法,按月(或者需要的时间周期)统计销量,已时间轴作图即可看出是否有季节性。但该方法需要一个个作图去查看,对于有很多产品的卖家不友好;只分析一些重点产品的话还是挺方便的。

季节性指数法:

  该方法中的季节性指数意味着观察到的每个时间期间的相对强度。
计算方法为:

季节性指数=该时间段的销售量/全年总销售量×平均销售量。

  在统计完每个月销售量后,计算出全年平均销售量。然后通过每个月的销售量和全年平均销售量计算出每个月的季节性指数,若季节性指数高,则该月份是这种产品的销售季节。

如下图:
工作经验--产品季节性分析_第1张图片

该方法和统计方法类似。

傅里叶分析法:

  傅里叶分析以频率的角度分析时间序列,通过分析时域和频域上的信息来找到季节性的有效特征。这种方法可以从时间序列中识别和提取频率为12(一年)的信息。分析的结果可以显示季节性周期的长期趋势,有助于预测商品销售。

其他:

  当然,还可以考虑使用机器学习算法(如决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法等)对产品销售数据进行分析和预测,从而较准确地测算产品是否是季节性产品。这些机器学习算法通常可以基于历史销售数据进行训练,并预测未来销售趋势。

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