基于SAS Forcast Studio的多產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分類(lèi)方法的探析

摘 要：時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法仍是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法之一，在應(yīng)用方面，軟件SAS Forcast Studio（簡(jiǎn)稱(chēng)FS）能夠同時(shí)對(duì)多個(gè)產(chǎn)品、快速進(jìn)行預(yù)測(cè)，建立快速、批量、自動(dòng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型群；極大地提高了數(shù)據(jù)挖掘的處理效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。然而單純的原始時(shí)間序列直接投入FS里的效果不及對(duì)數(shù)據(jù)先處理后理想，需要對(duì)時(shí)間序列先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，其中分類(lèi)處理是其中一個(gè)必要的環(huán)節(jié)。因此，本文基于SAS 的時(shí)間序列模塊軟件FS來(lái)探析多產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分類(lèi)方法，從而提高FS預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：多產(chǎn)品；SAS Forcast Studio；時(shí)間序列；數(shù)據(jù)分類(lèi)方法

隨著社會(huì)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，已在經(jīng)濟(jì)、氣象、地質(zhì)、歷史文化、軍事、新聞、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。主要是從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在的知識(shí)、信息，包括聚類(lèi)分析、分類(lèi)預(yù)測(cè)（如決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LOGISTIC等）、生存分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、回歸分析等。時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法仍然是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法之一，其主要思想是：找出歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律，將這種規(guī)律延伸到未來(lái)，從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)作出預(yù)測(cè)。為了提高預(yù)測(cè)計(jì)劃質(zhì)量，應(yīng)對(duì)公司業(yè)務(wù)的規(guī)模發(fā)展，除了借助依據(jù)業(yè)務(wù)流程形成的各類(lèi)預(yù)測(cè)方法，還需要主觀干預(yù)較少的科學(xué)預(yù)測(cè)方法--讓數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)的科學(xué)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，借助SAS數(shù)據(jù)分析軟件，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的預(yù)測(cè)，為公司業(yè)務(wù)整體預(yù)測(cè)計(jì)劃和資源效率的提升提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，本文基于SAS的時(shí)間序列模塊軟件FS來(lái)探析多產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分類(lèi)方法，以此提高FS預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率。

一、FS在時(shí)間序列分析方法中的應(yīng)用概述

SAS FS能夠同時(shí)對(duì)多個(gè)產(chǎn)品、快速進(jìn)行預(yù)測(cè)，建立快速、批量、自動(dòng)的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)模型群；挖掘人員可結(jié)合各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)多種策略實(shí)現(xiàn)精細(xì)化建模；開(kāi)發(fā)各種接口支撐模型的可調(diào)節(jié)、可拓展性；并采用后評(píng)估方式為建模人員模型優(yōu)化提供支撐，通過(guò)BI平臺(tái)實(shí)現(xiàn)資源共享。FS能夠利用事件、日歷、廣告促銷(xiāo)和因果變量等各類(lèi)銷(xiāo)量影響因素并融合這些因素進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，而且能自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)模式，生成預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型自動(dòng)化。通過(guò)FS輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果，公司和企業(yè)相關(guān)人員可根據(jù)銷(xiāo)售目標(biāo)和其他約束條件進(jìn)行調(diào)整，從而制訂合理的采購(gòu)策略。

二、時(shí)間序列數(shù)據(jù)分類(lèi)方法

由于多產(chǎn)品間存在相關(guān)關(guān)系，有轉(zhuǎn)化性、競(jìng)爭(zhēng)性。部分產(chǎn)品因某些特殊因素導(dǎo)致銷(xiāo)量波動(dòng)較大，但結(jié)合相關(guān)產(chǎn)品整體數(shù)據(jù)來(lái)看比較穩(wěn)定。因此對(duì)于多產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)先進(jìn)行分類(lèi)是必要的。最常見(jiàn)大體有以下幾種分類(lèi)方式，以某奶粉公司產(chǎn)品為例：（1）從轉(zhuǎn)化性來(lái)看，按產(chǎn)品系列打包調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)，如金裝1-4打包，超金1-4打包等；（2）按產(chǎn)品品牌內(nèi)替代性打包調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)，如金裝1、超金1、超呵1、呵護(hù)1打包等；（3）按產(chǎn)品品牌間替代性打包調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)，如素加與好嬰兒奶粉打包等。

1.按波動(dòng)性分類(lèi)

由于各產(chǎn)品銷(xiāo)量方差（或極差）可用來(lái)衡量其波動(dòng)范圍的大小，因此，可通過(guò)構(gòu)建該統(tǒng)計(jì)量來(lái)對(duì)產(chǎn)品銷(xiāo)量波動(dòng)性進(jìn)行描述，然后再利用k倍δ的原理對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)，k值可以根據(jù)用戶(hù)需求自己定義。其思路可以歸納如下：

（1）針對(duì)單個(gè)產(chǎn)品，利用最近一年的產(chǎn)品實(shí)際銷(xiāo)量值求解其方差δ2；

（2）針對(duì)所有產(chǎn)品，利用所得的方差δi2求解[-kδ0，+kδ0]；

（3）根據(jù)（2）求得的區(qū)間將原始數(shù)據(jù)分為三類(lèi)，將大于區(qū)間上限值的歸為一類(lèi)，將小于區(qū)間下限值的歸為一類(lèi)，將大于區(qū)間下限值小于區(qū)間上限值的歸為一類(lèi)。

2.按銷(xiāo)量大小分類(lèi)

四分位數(shù)方法：四分位數(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中把所有數(shù)值由小到大排列并分成四等份，處于三個(gè)分割點(diǎn)位置的數(shù)值。該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字為Q1，該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字為Q2，該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字為Q3。利用四位數(shù)方法將原始數(shù)據(jù)分成四類(lèi)，分別為：<25%、25%～50%、50%～75%、>75%。

對(duì)于產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)，各產(chǎn)品銷(xiāo)量中位數(shù)可用來(lái)衡量其銷(xiāo)量大概所處的位置，因此，通過(guò)構(gòu)建該統(tǒng)計(jì)量來(lái)對(duì)產(chǎn)品銷(xiāo)量大小進(jìn)行分類(lèi)。

3.按歷史數(shù)據(jù)長(zhǎng)度

根據(jù)提供的銷(xiāo)量數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，以歷史數(shù)據(jù)為2013.03～2015.06為例，按歷史數(shù)據(jù)長(zhǎng)度分別為小于1年，1年～2年，2年以上，將產(chǎn)品分為3類(lèi)。

4.綜合分類(lèi)方法

在FS建模時(shí)，有多種調(diào)節(jié)層級(jí)的方法，不同的層級(jí)調(diào)節(jié)可以生成不同的預(yù)測(cè)模型，為了得到最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，因此需要綜合考慮波動(dòng)分類(lèi)、銷(xiāo)量大小、序列長(zhǎng)度等組合的影響因素。

三、實(shí)驗(yàn)過(guò)程

根據(jù)中國(guó)某信息與通信解決方案以及智能終端生產(chǎn)企業(yè)的各產(chǎn)品每天的銷(xiāo)量數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析，共1220個(gè)產(chǎn)品item，產(chǎn)品種類(lèi)多，數(shù)據(jù)量大。將數(shù)據(jù)集分成擬合數(shù)據(jù)集、測(cè)試集兩部分，選擇其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)模型的輸入，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為驗(yàn)證，以評(píng)估預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣。例如：有24個(gè)月的歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，我們可以選擇前18個(gè)月的數(shù)據(jù)作為輸入，另外6個(gè)月的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證，從而評(píng)出最優(yōu)模型。

對(duì)原始數(shù)據(jù)集分別采用不打包分類(lèi)處理、3倍δ原理分類(lèi)、四分位數(shù)原理分類(lèi)等方法進(jìn)行處理。對(duì)FS生成的結(jié)果模型利用模型評(píng)分函數(shù)E的大小來(lái)衡量?jī)?yōu)劣。

Error=，MAPE=|真實(shí)值均值-預(yù)測(cè)值均值|/真實(shí)值均值

其中，MAPE1和MAPE2分別表示擬合數(shù)據(jù)集與測(cè)試集的均值絕對(duì)誤差百分比；N1和N2分別表示擬合數(shù)據(jù)集與測(cè)試集分別小于0.2（該閾值可自定義）和0.4（該閾值可自定義）的點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

利用SAS的FS處理后，根據(jù)模型結(jié)果對(duì)比表明，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)打包后會(huì)生成更優(yōu)模型，預(yù)測(cè)會(huì)更有規(guī)律和更接近真實(shí)值。文中僅列出其中一種產(chǎn)品的結(jié)果來(lái)說(shuō)明，從圖一中可以看出預(yù)測(cè)值在未打包處理前不同模型生成的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)偏差及波動(dòng)極大，而處理后預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)較穩(wěn)定，并且數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率更高。

四、結(jié)束語(yǔ)

在用FS處理類(lèi)似于銷(xiāo)量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)打包后會(huì)生成更優(yōu)模型，實(shí)驗(yàn)表明分類(lèi)處理比不分類(lèi)處理，預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確，但不同的分類(lèi)方法對(duì)模型的影響程度不一樣，用戶(hù)可以根據(jù)實(shí)際需要選擇一種合適的分類(lèi)方法。若一些序列周期長(zhǎng)或者數(shù)據(jù)序列較短，我們還可以分別利用滾動(dòng)預(yù)測(cè)和曲線(xiàn)擬合的方法來(lái)調(diào)和。

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作者簡(jiǎn)介：高春姣（1988- ），女，漢族，湖北荊州，在讀碩士，廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，研究方向：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策