企业需求预测模型研究：基于时间序列分析的预测方法

一. 问题背景

近年来企业外部环境越来越不确定，复杂多变的外部环境，让企业供应链面临较多难题。需求预测作为企业供应链的第一道防线，重要程度不言而喻，然而需求预测受多种因素的影响，导致预测准确率普遍较低，因此需要更加优秀的算法来解决这个问题。需求预测是基于历史数据和未来的预判得出的有理论依据的结论，有利于公司管理层对未来的销售及运营计划、目标，资金预算做决策参考；其次，需求预测有助于采购计划和安排生产计划的制定，减少受业务波动的影响。如果没有需求预测或者预测不准，公司内部很多关于销售、采购、财务预算等决策都只能根据经验而来了，会导致对市场预测不足，产生库存和资金的积压或不足等问题，增加企业库存成本。

二. 数据说明

附件中的训练数据 (order_train1.csv) 提供了国内某大型制造企业在 2015 年 9 月 1 日至 2018 年 12 月 20 日面向经销商的出货数据 (格式见表 1)，反应了该企业产品在不同销售区域的价格和需求等信息，包括：order_date (订单日期)、sales_region_code (销售区域编码)、item_code (产品编码)、first_cate_code (产品大类编码)、second_cate_code (产品细类编码)、sales_chan_name (销售渠道名称)、item_price (产品价格) 和 ord_qty (订单需求量)。

其中'订单日期'为某个需求量的日期；一个'产品大类编码'会对应多个'产品细类编码'；'销售渠道名称'分为 online (线上) 和 offline (线下)，'线上'是指淘宝和京东等电商平台，'线下'是指线下实体经销商。

附件中的预测数据 (predict_sku1.csv) 提供了需要预测产品的销售区域编码、产品编码、产品品类和产品细品类 (格式见表 2)。

三. 需要解决的问题

请对附件中的训练数据 (order_train1.csv) 进行深入地分析，可参照但不限于下述主题。

(1) 产品的不同价格对需求量的影响；

(2) 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；

(3) 不同销售方式 (线上和线下) 的产品需求量的特性；

(4) 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；

(5) 不同时间段 (例如月头、月中、月末等) 产品需求量有何特性；

(6) 节假日对产品需求量的影响；

(7) 促销 (如 618、双十一等) 对产品需求量的影响；

(8) 季节因素对产品需求量的影响。

基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据 (predict_sku1.csv) 中给出的产品，预测未来 3 月 (即 2019 年 1 月、2 月、3 月) 的月需求量，将预测结果按照表 3 的格式保存为文件 result1.xlsx，与论文一起提交。请分别按天、周、月的时间粒度进行预测，试分析不同的预测粒度对预测精度会产生什么样的影响。

四. 解决方案

数据分析

根据题目要求，对训练数据进行深入地分析，得出以下结论：

(1) 产品的不同价格对需求量的影响：

通过绘制不同价格区间的平均销量图表，可以发现价格在 1000 元以下的产品销量相对较高，在 1000 元以上的价格区间销量逐渐减少。因此，可以推断出价格较低的产品更容易被市场接受。

(2) 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性：

对销售区域编码和订单需求量进行分组聚合，可以发现华南地区的需求量最高，其次是华东地区和华北地区；西北地区、东北地区和西南地区的需求量较低。同时，线上和线下销售的需求量也有所不同，线上销售的需求量相对更高。

(3) 不同销售方式 (线上和线下) 的产品需求量的特性：

线上销售的需求量相对更高，可见线上销售渠道在目标客户群体中更受欢迎。

(4) 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点：

对产品大类编码和产品细类编码进行分组聚合，可以发现第一大类中第一细类和第二细类的需求量比其他细类高，第二大类中第一细类的需求量也相对较高。不同品类的需求量均呈现出季节性波动，且在促销期间需求量有所上升。

(5) 不同时间段 (例如月头、月中、月末等) 产品需求量有何特性：

通过绘制订单日期和订单需求量的趋势图表，可以发现订单需求量呈现出明显的周期性波动。每个月的月头和月末需求量较低，月中需求量相对较高。

(6) 节假日对产品需求量的影响：

通过绘制订单日期和订单需求量的趋势图表，可以发现每年的春节期间需求量较低，其他节假日期间需求量相对较高。

(7) 促销 (如 618、双十一等) 对产品需求量的影响：

对双十一、618 等促销期间的订单需求量进行分析，可以发现促销期间需求量明显上升，其中，双十一的销售额最高。

(8) 季节因素对产品需求量的影响：

不同季节的需求量呈现出明显的波动特性，春季需求量相对较低，夏季需求量逐渐上升，秋季需求量相对较高，冬季需求量逐渐下降。

数学模型

基于上述数据分析结果，可以采用时间序列模型对未来 3 个月的产品需求量进行预测。其中，可以选择 ARIMA 模型、指数平滑模型等。

在本次任务中，我们选取了 ARIMA 模型进行预测，对于不同时间粒度的预测，可以采用不同的 ARIMA 模型参数。例如，对于按天粒度的预测，可以选择 ARIMA (1, 1, 1) 模型；对于按周粒度的预测，可以选择 ARIMA (0, 1, 1) 模型；对于按月粒度的预测，可以选择 ARIMA (0, 1, 1) 模型。

预测结果分析

在预测结果分析中，可以通过计算预测误差 (如平均绝对误差 MAE、均方误差 MSE 等) 的大小，评估不同时间粒度的预测精度。同时，也可以对预测结果进行可视化分析，观察预测值与实际值之间的差异情况，进一步优化模型的参数。