基于季节性因素影响的汽车销量预测模型研究及应用

为提高企业短中期销量预测精度,本文提出了一种基于月实际销量驱动的高精度销量预测模型--MAAR模型(Monthly adjusted annual rate),该预测模型综合考虑趋势性影响、季节性波动影响及专家经验,并采用数字化手段进行销量预测模型系统开发。通过在企业的实际运用,研究结果表明此销量预测模型的预测精确度较高,证明了该预测模型的可行性。

基于大数据的汽车销量预测系统研究及开发

销售是一家企业经营的核心部分,通过大数据技术精准快速地预测市场需求,有助于企业制订合理的生产计划,提升生产运营效率和降低库存成本,增强企业应对市场快速变化的能力。文章针对某企业销量预测过程中工作效率低、时效性差、自动化程度不足、实时查看便利性差等问题,研究并开发了一套具有便捷性的高精度销量预测系统。结果表明,该销量预测系统可以自动调用历史销量数据、自动更新并输出预测结果,有效提高了工作效率、预测时效性、预测自动化水平和查看便利性,对企业精益运行管理具有重要意义。