从事生鲜 、餐饮 、果菜批发的朋友们一定很有感触 ：不像干货或调味品，生鲜的保质期一般都很短 。如果备货不足 ，会限制销量 、品类不全 ，既影响营收又影响顾客的体验；如果备货太多 ，又会过期浪费 ，白白扔钱 。
销量预测对供应链影响巨大
很多情况下，我们是靠经验去“猜”未来的销量怎么样 ，再根据“猜”的结果制定采购计划 。经验重要吗 ？很重要 ，那是一线人员多年实践的结晶 。但是准确性呢 ？很难说 ，因为影响因素太多了 。节假日 、天气、周末 、季节 、竞争对手 、城市规划等等 ，所有一切都在变化。多数时候只能凭感觉去估计 ：或大或小、或高或低、乘个倍数 、取个折扣，就是我们的日常处理方式了 。
有实力的大企业 ，可以重金聘请咨询公司或专业分析团队，做出精到的决策 。但无数的中小企业 、门店、个体户却十分盲目被动，被远远抛到后面 。
大公司的资本和技术优势 ，把小企业远远抛在后面
实际上 ，这个问题并不难解决 。下面我们以一家西式快餐厅为例 ，看看如何解决它 ：
首先进入暖榕敏捷数据挖掘系统 ，打开时序预测引擎打开暖榕敏捷数据挖掘系统
进入时序预测引擎
加载快餐厅的每日销量数据并上传 。数据为该门店一年内的日销量及影响因素 ，包括时间 、天气 、温度 、促销活动 、是否暑假 、是否寒假和历史销量 。
数据样例
上传数据
设置任务参数并提交系统高度智能化，关键技术参数可自动优化，不懂技术也能轻松使用。此处只需把“回测个数”和“预测个数”设为1000（回测历史1000天 ，预测未来1000天） ，其余均为自动 。
系统高度自动化 ，此处直接使用自动参数
稍等片刻 ，任务完成 ，系统输出一份分析报告 。首先看预测结果 。紫色部分为真实数据 ，蓝色部分为回测数据 ，红色部分为预测数据 。可见 ，回测值和真实值几乎是重合的，可见算法的精度是很高的 。
红色部分就是未来1000天的每日销量 。系统不仅给出了未来的值，还给出了取值范围和置信区间 。
系统同时给出了回测和预测的具体数据表 ，便于用户查看 。
然后看影响因素首先是周末和节假日的影响因素 。可见 ，五一劳动节 、元旦和国庆对销量的拉升最大 ，每天可提升250~400的销量 。周六和周日对日销量的拉升最稳定 ，几乎稳定在200左右 。
然后我们看自定义因素对销量的影响。这些因素即为数据表中存在的因素 ，包括天气 、温度 、促销活动 、是否暑假 、是否寒假等。可见 ，暑假和寒假对销量的拉升最大也最稳定 ，很符合西式快餐厅的特点 。（图里变量是暑假(否)和寒假(否) ，即不是寒暑假的时候 ，销量是下拉的）
到此为止，我们已经很棒的预测销量了 。
工欲善其事 ，必先利其器 。
在这个内卷的时代 ，餐饮业的辛苦、竞争 、变化 、风险常常让我们疲惫不堪 。就如上面的例子，单凭行业经验 ，人们很难在如此快速地预测未来1000天的销量，更遑论从量化指标的角度给出影响因素的大小和置信度了。所以我们更需要效率 、智慧和工具的帮助 ，有力的数据驱动是我们领先同行的一把利器。
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