基于两种组合模型的安康市卷烟预测思想与运用研究

卷烟市场预测行为由于受到众多相关因子的影响,成为目前营销工作的一个难题。文章以2005-2009年的安康市卷烟销售数据统计分析为依据,将最小二乘法、指数平滑法、ARIMA预测模式相结合,对全市卷烟进行了年度预测和月度预测,尤其是对高档卷烟的消费需求变化进行了分析,在实践中有较强的实用意义。

基于混合模型的卷烟销售量预测

为科学制定市一级烟草专卖局的烟草投放策略,提出采用小波变换、回归分析和神经网络算法构成的混合模型对乡镇为单位的卷烟销售量序列进行预测。通过小波分解,将非平稳性销售量时间序列转化为低频分量、中频分量和残差分量三部分,分别用于模拟整体趋势、季节性波动和非平稳波动。然后,采用回归分析和神经网络算法对不同分量分别进行预测,最后将各部分预测结果叠加形成最终预测结果。以湖北省某市的卷烟销售数据为例,对所提方法进行了验证,结果表明:相比于自回归移动平均模型和神经网络算法,混合模型分别降低预测偏差率4.62%和2.58%。

卷烟销量预测方法比较

对某地区2006-2011年每月的卷烟销量数据分析,发现卷烟的销量与以下因素有关:节日和宏观经济环境;而且每个月的卷烟销量有很强的趋势特征。采用趋势外推法对每个月的销量进行预测,并结合季节指数和组合预测方法,对比分析这三种方法,结果为趋势预测的误差最小。

移动平均法在卷烟产量预测中的应用

介绍了一次移动平均法的概念、特点以及预测模型,分析了卷烟产量预测的必要性。通过实例证明了一次移动平均法在卷烟产量预测中的作用,总结一次移动平均法的优缺点。

基于免疫算法的卷烟需求量预测

卷烟需求量预测的研究能够更好地帮助烟草公司把握卷烟需求量的规律,有助于稳定烟草市场。通过调查某地区2008—2013年每月的卷烟销量,运用免疫算法和组合模型进行分析,再对比分析这两种预测方法,最后证明免疫算法对卷烟月销售量的预测误差最小。

应用时间序列组合预测方法的卷烟销售预测模型

本实验基于某地市烟草公司多层次多类型的历史销售数据及销售日志、走访记录和外部统计数据,经过全面且细致的探索性分析,包括策略量显著性分析,ARIMA初步预测,外部因素影响显著性分析和内部因素组间差异及时间序列趋势分析;最终选择了基于四种经典时间序列预测模型:多季节模式动态谐波回归模型(mdhArima)、自回归移动平均模型(ARIMA)、时间序列分解预测模型(STLF)和TBATS指数平滑模型共同构成的组合预测模型,并通过实验证明了组合模型有着更好的预测精确度。

基于改进交叉验证LightGBM模型的卷烟销售数据预测

我国烟草行业作为传统国营垄断行业,烟草产量、销量均长期居于世界首位,为国家财政税收做出巨大贡献。“十四五”以来,国务院印发《十四五数字经济发展规划》,引导传统产业结构数字化转型,推动行业高质量发展。烟草行业数字应用场景丰富,具备数字经济高质量发展的基础条件,本文通过分析滁州市2019-2022月度卷烟销售明细数据,通过地域、烟草类别,分别对内部销售数据进行分层,与外部宏观经济数据如GDP、CPI等相结合,基于LightGBM机器学习模型预测,聚合分层结果作为滁州市烟草销售数据预测结果。模型在训练过程中,改进交叉验证方法进行模型优化,对卷烟销售数据两种数据分层预测结果,进行交叉验证,有效降低预测误差。

我国烟草行业客户关系管理系统的应用研究

为探索烟草行业内部管理新模式，基于烟草行业CRM的研究方法，本论文构建了省级烟草行业的客户关系管理相关业务模型，并提出了符合烟卓行业特点的CRM功能设计方案，该设计将烟草行业的CRM系统共划分为客户管理、销售计划管理、客户评价等11个模块。通过初步评价与前景分析，认为能够优化企业的市场增值链、拓展市场空间、提升业务决策能力和展示烟草形象，应用前景良好。