電商銷售數據預測與分析實戰

何嘉冰

電商銷售數據預測與分析實戰
  • 出版商: 中國鐵道
  • 出版日期: 2025-03-01
  • 售價: $420
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 166
  • ISBN: 7113317006
  • ISBN-13: 9787113317003
  • 相關分類: Machine Learning

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商品描述

本書的內容可以從“道、法、術、器”四個方面來總結。 道：從本質層面看問題，預測的根本、什麽是預測、我們為什麽要預測等問題在第1章“預測的魅力”中會有講解。 法：在做預測之前，我們要做好哪些準備？有哪些準則？在第2章“預測前必須要糾正的錯誤觀念”和第3章“預測前必須思考的問題”中會給大家解答心中的疑慮並普及預測知識。 術：根據產品性質選擇合適的預測方法。第4章“從銷量趨勢看預測”，主要講解了十種預測方法的原理和優劣勢，分別匹配平穩性、趨勢性和季節性的產品，幫助大家提升對預測模型的認知，選擇合適的模型進行產品預測。 器：針對不會代碼或者工作中只預測少量數據的運營人員、計劃人員，或者懂代碼但需要批量預測海量數據的數據分析師，在第5章“從數據量看預測”中分別採用了Excel、SPSS、Python三大預測工具，並結合實戰案例說明其應用，帶領讀者體驗從認識到進階再到實踐的全過程，其中包含了Excel函數、SPSS軟件操作步驟、Python源代碼、數據源的截圖等，幫助讀者實際操作預測模型和分析數據，提高預測的效率和準確性。

作者簡介

何嘉冰，擁有多年跨境電商及因特網數據分析經驗。2020年獨立研發的跨境電商銷量預測系統獲得專利，幫助企業預測準確率提升20%，榮獲帆軟FineBI官方大賽最佳行業應用獎，擅長銷量預測、數據分析、數據治理、企業培訓和數據化轉型咨詢。

目錄大綱

第1章 預測的魅力
1.1 什麽是預測
1.2 為什麽要進行預測
1.3 預測的作用
第2章 預測前必須要糾正的錯誤觀念
2.1 需要找一個最準的預測模型嗎
2.1.1 世界上有沒有最準的預測模型
2.1.2 如何找合適的預測模型
2.1.3 預測不能全依靠模型
2.2 所有產品能用一個模型預測嗎
2.3 預測應該由銷售部或計劃部決定嗎
2.3.1 一般公司的銷量預測流程
2.3.2 獨立部門做銷量預測的弊端
2.3.3 正確的銷量預測流程
2.4 預測一次，就無後顧之憂了嗎
2.4.1 為什麽不能只預測一次
2.4.2 造成預測結果偏移的因素
2.4.3 如何確定預測頻率
第3章 預測前必須思考的問題
3.1 如何選擇數據的顆粒度
3.1.1 時間維度
3.1.2 組織維度
3.1.3 產品維度
3.2 歷史數據量的考量
3.2.1 歷史數據量多長合適
3.2.2 訓練集、測試集、驗證集的數據量多少合適
3.3 如何判斷預測的準確率
3.3.1 平均絕對誤差百分比
3.3.2 均方誤差
3.3.3 交叉驗證
3.3.4 尺
3.4 什麽樣的產品適合做預測
3.4.1 四種銷量趨勢
3.4.2 產品生命周期
第4章 從銷量趨勢看預測
4.1 銷量呈平穩性產品的預測
4.1.1 什麽是銷量呈平穩性產品
4.1.2 預測方法的選擇
4.1.3 案例：居家類產品銷量預測
4.2 銷量呈趨勢性產品的預測
4.2.1 什麽是銷量呈趨勢性產品
4.2.2 預測方法的選擇
4.2.3 案例：美妝類產品銷量預測
4.3 銷量呈季節性產品的預測
4.3.1 什麽是銷量呈季節性產品
4.3.2 預測方法的選擇
4.3.3 案例：服裝類產品銷量預測
4.4 總結
第5章 從數據量看預測
5.1 數據量少，只會用Excel，怎麽做預測
5.1.1 Excel預測工具的介紹
5.1.2 Excel預測的操作步驟
5.1.3 案例：商場銷售額預測
5.2 數據量大，不會敲代碼，有簡單的預測工具嗎
5.2.1 SPSS預測工具的介紹
5.2.2 SPSS預測的操作步驟
5.2.3 案例：市場趨勢預測
5.3 大數據，需要靈活度高的預測工具
5.3.1 Python預測工具的介紹
5.3.2 Python預測的操作步驟
5.3.3 案例：跨境電商銷量批量預測
5.4 總結
後記

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