卷烟销售分析预测系统研究
卷烟消费者信息采集与分析系统设计研究
图 ３ 系统 功 能模 块设 计 图 （ ） 据采 集 管 理 模 块 １数 主 要 负 责 个 人消 费 者 的收 入 水 平 、 作 性 质 、 化 程 度 、 工 文 口味 偏 好 、 费 习惯 等 信 息 ， 至要 包 括 卷 烟 消 费 者 的心 理 统 消 甚
产品 、 动等信 息 ， 活 以达 到 说 服 消 费 者 了 解 品 牌 、 买 产 品 之 购
信息 。 能够 更 有 效 地 配 置 营销 资 源 、 制定 营 销 方 案 。
２系统 设 计 原 则
在 建 立 卷 烟 消 费 者 信 息 数 据 库 基 础 之 上 的 ，依 靠 先 进 的 网络 架 构 和 程 序 设 计 技 术 。 用数 据库 技 术 海量 信 息 处 理 、 应 连 接 分 析 处 理 、 据挖 掘等 先进 运 算 ， 企 业 在 低 成 本 的 水 平 上 数 使 实现 一 对 一 的强 大 的销 售 力 量 。反 映 出 客 户 对 每 项 商 品 的 个 人 兴趣 ， 企业 与 客 户 接 触 的价 值 发 挥 到 极 致 。 系统 设 计 的 使 该
Ｋｅ ｒ ｓ ｃｇ ｒ ｔ ｏ ｍｅｓ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｄ ｔ ｏ ｅ ｔ ｎ ｄ ｔ ｎ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ａｅ ｔ ｃ ｍｕ ｒ； ｎ ｏ ｍａ ｏ ； ａ ｃ ｌ ｃ ｏ ；ａ ｍｉ ｉ ｇ ｅ ｉ ａ ｉ ａ
１引 言
卷 烟消 费者 信 息 数 据 采 集 与 分 析 是 一项 涉及 范 围 广 、 信 息 量 大 、 绪 繁 杂 的 系 统 工 程 ， 多年 的 企 业 运 作 过 程 中 ， 头 在 烟
并 决定 如 何 接 近 该 消 费 者 。 如 个 人 消 费 者 的收 入 水 平 、 作 例 工
如何做好卷烟需求预测—xx微课题
做好需求预测——福安微课题一、现状分析随着烟草商业企业营销模式的改变，卷烟市场逐步由“卖方市场”向“买方市场”过渡，服务对象由单纯零售客户向重心转向消费者转变,相比从前，消费者在选择卷烟产品方面拥有更高话语权和主动权，因此我们烟草商业企业必须要加强关注市场、消费者的需求，全面掌握卷烟消费动态，科学开展阶段性的需求预测工作。
从我们近几年开展的需求预测情况来看，卷烟销售更加立足于市场实际，对市场把握能力不断加强，需求预测准确率稳步提升，但发展趋好同时也遇到了瓶颈，导致预测准确率难以进一步提升,通过现状诊断发现以下几个问题：一是对卷烟需求预测方法缺少理论支撑，预测结果受人为因素影响较大；二是在预测环节上存在大量的人工计算工作，且预测样板数据较多，一方面增加预测人员的工作量,另一方面也增加了需求预测结果的偏差率；三是对市场预测数据采集人员的业务水平要求较高，需掌握规律性卷烟变化，同时也要把握市场的不确定因素与个别卷烟品牌的差异化,使预测结果更加准确,但往往预测数据采集人员业务水平高低不同，市场需求能力把握不强,导致最终预测结果不能与真实需求匹配；四是零售客户、消费者的知识结构不同，预测人员无法完全地了解到客户、消费者真实需求，也会造成预测结果不准确。
二、课题研究内容一是梳理和优化流程。
立足于市局统一的需求预测流程为雏形，按照科学管理的预测原则,通过对预测工作环节的逐项分解，对已有的预测工作流程进行优化，依照预测流程中的关键环节与核心内容，确定预测实施步骤并重新界定相关负责人员工作职责，进一步提高需求预测工作的规范性、严谨性.二是确认预测工具。
对于辖区采集的零售客户卷烟需求，结合各自历史销售数据，通过运用科学的预测工具，模拟运算得出辖区预测参考值，同时各片区根据“532”、“461"品牌发展战略以及经济运行发展方向，对预测所需要的五要素等参考值进行数据修正，最后通过汇总各片区修正值，最终生成市局公司所需预测数据。
基于组合分析模型的市场销量预测——以卷烟厂为例
基于组合分析模型的市场销量预测——以卷烟厂为例单宇翔;郁钢;陆海良;高扬华【摘要】由于烟草市场发展面临新的诸多挑战,为了保持烟草行业的可持续发展,对未来卷烟销量的预测很有必要。
首先建立定性分析模型,从宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响定性分析预测。
其次利用时间序列分析、H-P滤波分析形成未来卷烟批发销售总量和销售总金额预测。
在上述模型基础上,以杭州卷烟市场为例,进行预测分析。
该模型分析方法严谨,定量与定性分析结果相近,模型可信,有助于烟草公司的工作人员准确把握烟草市场的发展趋势,制定有效的发展规划和决策。
【期刊名称】《中国商论》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】2页(P4-5)【关键词】杭州卷烟;销量预测;时间序列;H-P滤波分析;组合分析模型【作者】单宇翔;郁钢;陆海良;高扬华【作者单位】[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司【正文语种】中文【中图分类】F49近几年，国内卷烟批发销售量较稳定的增长，同时面临诸多挑战。
为了保持可持续发展，烟草工业公司将在保持销量适度增长的同时，努力实现结构平稳提升，通过对未来卷烟销量的预测能把握市场的发展趋势，实现精准营销。
1 相关研究卷烟销量预测在烟草行业内得到了高度关注，已经有不少学者对这方面作了研究。
杨林[1]应用SQL Server2010软件设计了相应的数据库，通过Eviews工具等对样本数据进行在年度、月度销量及卷烟结构销量方面计算预测、分析。
蒋兴恒[2]采用改进的BP神经网络Levenberg-Marquardl算法对卷烟销量数据进行归一化处理，建立卷烟销量神经网络预测模型。
由于这些研究都过于强调单一的量化分析方法，卷烟销量预测不够合理和准确。
2 烟草销量预测分析模型及杭州市场实例分析烟草市场的发展受到众多的经济变量影响。
从目前多个方面因素综合数据来看，国内卷烟市场处于一个渐成熟、低增长阶段，在对卷烟销量预测时，不仅需要量化预测分析，也要结合宏观条件下定性分析。
城市预测卷烟销售分析及销量预测模型研究
城市预测卷烟销售分析及销量预测模型研究近年来，中国的卷烟市场呈现出快速扩张的趋势，而城市作为消费需求集中的地区，卷烟销售情况对于烟草企业来说至关重要。
因此，对城市卷烟销售分析及销量预测模型的研究具有重要的实际意义。
本文将对城市预测卷烟销售进行深入分析，并提出相应的销量预测模型。
一、城市卷烟销售分析1. 城市卷烟消费特征分析要进行城市卷烟销售分析，首先需要了解城市卷烟消费的特征。
城市卷烟消费特征包括消费人群的年龄、性别、收入水平等方面的分布情况，以及地区特点、消费习惯等因素对卷烟销售的影响。
通过对这些特征的分析，可以为烟草企业制定更加精准的销售策略提供参考。
2. 城市卷烟销售数据分析城市卷烟销售数据是进行销售分析的重要基础。
通过对城市卷烟销售数据的分析，可以掌握卷烟市场的规模、增长趋势、销售额及销售渠道等信息。
此外，还可以通过挖掘数据背后的规律，发现销售增长的驱动因素，为销售预测模型的构建提供依据。
3. 城市卷烟销售影响因素分析城市卷烟销售受到众多因素的影响，如消费者的收入水平、价格因素、产品品质及吸烟习惯等因素。
对这些因素的分析，可以帮助烟草企业制定合理的销售策略和产品定位。
二、销量预测模型研究1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是一种常用的销量预测模型。
通过对历史销售数据的分析，可以识别出销售的季节性、趋势性和周期性规律，并将这些规律应用于未来的销量预测中。
常见的时间序列分析模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
2. 回归分析模型回归分析模型是另一种常用的销量预测模型。
它通过对销售量与各种影响因素的关系进行建模，并利用历史数据拟合出回归方程，从而预测未来销量。
在城市卷烟销售中，可以考虑的影响因素包括消费者收入水平、城市人口规模、相关政策变化等。
3. 机器学习算法模型随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在销量预测中得到了广泛应用。
机器学习算法可以通过分析大量的历史销售数据，并结合其他的影响因素进行模型训练和预测。
2023年卷烟销售调研报告
2023年卷烟销售调研报告2023年卷烟销售调研报告1为了准确掌握社会库存，把握市场动态，了解市场真实需求，收集客户对市局卷烟投放的意见和建议，从而更好地培育全国性卷烟重点骨干品牌，同时总结今年"两节"期间县卷烟销售市场存在的利与弊，为今后的工作积累经验，从而优化卷烟销售市场，提高卷烟的销售水平，以及客户的盈利水平。
山西偏关县营销部按照市局的要求，对辖区范围内各零售户的卷烟结构、品牌、库存等展开了调查。
一、卷烟销售分析1、随着我国经济的不断增长，人民的生活水平也渐渐改善了，消费者对卷烟的需求档次也逐渐提高了，因此，呈现出一、二类烟大幅增加，三、四类烟增加10%以上，只有五类烟销量下降的现象。
2、为了培育全国性卷烟重点骨干品牌，市局对各个品牌卷烟的投放量的差异，同样也造成了上述现象的产生。
从社会库存看，偏关县社会库存主要集中在三、四类烟上，占了总库存的75%以上，造成这一结果的主要原因是客户对消费者对卷烟的需求档次了解不够。
在"两节"期间，消费者与往年相比对卷烟的消费档次有了很大的提高，对于年轻消费者，大多数选择"芙蓉王"、"云烟（福）"、"云烟（紫）"作为节日用烟，而那些烟龄较大，以前消费四类烟的消费者也在节日期间提高了档次，因此造成了上述现象。
社会库存较大的五个品牌分别是"芙蓉王"、"云烟"、"红旗渠"、"红金龙"、"庐山"。
其原因主要是平时这五个品牌的卷烟都是市场上畅销的.品牌，而又加上正逢"两节"期间，客户对这几类卷烟的需求预测太大，造成了大量库存的产生。
而库存最大的业态客户主要是食杂店，这主要是由于偏关县业态类型主要以食杂店为主。
从销售数据可以看出：辖区老营、水泉一带的客户卷烟销售波动明显，客户由原来的中、小型客户大都数变成了大、中型客户。
2020年(烟草行业)烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
（烟草行业）烟草系统卷烟需求预测模型的探讨3.烟草系统卷烟需求预测模型的探讨王森吴春明浙江省绍兴市烟草专卖局(X公司)浙江大学计算机学院摘要：中国烟草行业具有行政上的垄断性和生产上的计划性，有别和其它行业。
做好卷烟销量的预测，是当前烟草行业工业生产环节和商业环节协同平滑进展的前提。
本文运用了时间序列预测法，且选择了带季节指数的移动平均和最小平方法，分别对烟草系统的短、中期总体销量进行预测，同时为保证预测的可信度和选择最优的预测方法，通过计算预测标准差，设定误差控制。
从算例结果比较来见，预测方法具有良好的有效性和实用性。
关键词：时间序列预测法季节指数误差控制需求预测DiscussionaboutForecastingModelsofTobaccoSystemDemandsWangSenWuChunming(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)Abstract：Chinesetobaccotradesystemisdifferentfromothertradesystem，ithasthefeatureofadministrationmonopolyandproduceplan.ForecastingthetobaccoDemandsisthek eyfortheindustryandtradesystem’smutualbenefit.Thispaperforecastetheshort-termandmedium-termtobaccodemandsbyTime-seriesAnalysiswithSe ason—IndexMovingAverageandMinimumSquaremethod.Forobtainingtheexcellentmethod，thepapercalculateastandarderrorandsetupaerrorcontrolmethod.Thecasesstudyshowsthatthemeth odsisvalidanduseful.Keywords：Time-seriesAnalysis，Season—IndexMovingAverage，errorcontrol，Demandforeasting1．引言就烟草行业而言，由于行业的计划性很强，烟民的消费需求变化相对较稳定，烟草行业较少存在其它行业的激烈且无序的竞争。
卷烟需求预测分析报告
卷烟需求预测分析报告1. 引言卷烟行业是我国经济中的一个重要组成部分，卷烟需求的准确预测对于卷烟生产企业和销售商具有重要意义。
本报告旨在通过基于历史数据的预测模型，对卷烟需求进行分析和预测，为相关企业提供决策支持。
2. 数据收集与处理为了进行卷烟需求的预测分析，我们收集了过去五年的卷烟销售数据。
经过数据清洗和处理，我们得到了每个月的卷烟销售量数据。
3. 数据探索与可视化在进行预测之前，我们首先对数据进行了探索和可视化分析。
通过数据的可视化，我们可以更好地理解数据的分布和趋势。
3.1 数据概览我们首先对数据进行了基本的统计分析，包括均值、标准差、最小值和最大值等指标。
通过这些指标，我们可以对数据的整体情况有一个基本了解。
3.2 数据可视化我们使用折线图和柱状图等方式对数据进行了可视化展示。
通过可视化分析，我们可以观察到卷烟销售量的变化趋势以及季节性的波动情况。
4. 预测模型建立与优化为了对卷烟需求进行准确的预测，我们采用了基于时间序列的预测模型。
具体地，我们使用了ARIMA模型来进行预测。
4.1 ARIMA模型介绍ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它包括自回归(AR)、差分(Integrated)和移动平均(Moving Average)三个部分。
通过对时间序列数据的拟合，ARIMA模型可以预测未来的数值。
4.2 模型建立与参数选择在建立ARIMA模型之前，我们首先对数据进行了平稳性检验。
通过对数据进行差分处理，我们确保了数据的平稳性。
接下来，我们使用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来选择ARIMA模型的参数。
通过观察ACF和PACF的图像，我们选择了合适的自回归、差分和移动平均的阶数。
4.3 模型拟合与评估我们使用选定的参数对ARIMA模型进行拟合，并使用历史数据进行模型的训练和验证。
通过计算预测值和实际值之间的误差，我们可以评估模型的准确性。
5. 需求预测与结果分析在完成模型的训练和验证之后，我们使用训练好的ARIMA模型对未来一年的卷烟需求进行了预测。
卷烟零售市场需求预测分析
本文以锡林郭勒盟中心市场不同业态零售客户基本情况为基础，对卷烟经营业态的消费数量、销售结构、经营方式、客户结构、消费者行为和竞争优势进行分析，依此提出各种经营业态的发展趋势和客户预测方法及预测实施，为按定单组织货源工作提供决策依据。
一、各业态的市场特征分析各经营业态销售数量和销售结构分析。
锡林浩特市城区共有卷烟零售户 587 户，分为 4 个区域，一区 162 户、二区139 户、三区 137 户、四区 149 户，由四名客户经理负责 4 个区域卷烟零售户的日常服务和管理工作。
城区内商场、超市、便利店、烟酒专营店等较新型业态 328 户，占零售户总数的 55.87%，销量占总销量的 42.7%，“五度”得分较高，主要分布于城区杭办、楚办两区域。
食杂店、娱乐服务类等传统业态 259 户，占零售商户总数的 44.13%，销售占总销量的 57.3%，“五度”得分较低，客户遍布整个城区。
专营店和小型超市已在城区中心市场迅速发展，所占比重增加较快。
从卷烟销售结构看，商场、超市、便利店、烟酒专营店等较新型业态，销售高档卷烟产品的优势明显好于食杂店等传统业态，一、二类烟大大超出区域平均水平。
因此，在制定品牌营销策略时，大型商场、连锁超市及特殊场所可作为高档品牌的重点哺育对象；专营烟酒商店作为进一步提升高档烟的重点客户，同时也可作为高档产品的哺育对象；小型超市、便利店和城市食杂店可作为中档烟的哺育户；小型食杂店和其他业态作为中低档烟的重点哺育户。
各种业态主要经营方式分析。
锡林浩特市除专营烟酒店和其他业态的客户以卷烟业务为主业外， 80%以上的客户是以卷烟业务为辅助经营项目，这些客户经营卷烟的目的是为了更好地服务客户，方便顾客购买，通过销售卷烟来吸引或者留住更多的顾客。
从销售形式可以看出，新型业态凭借其环境服务好、品牌信誉高和规模优势等吸引了以条消费的大部分群体。
各种经营业态的客户结构分析。
大型商场、连锁超市的消费群体结构较为复杂，分布于各个消费阶层，还有机关事业单位及外来旅游经商人员，顾客收入水平差异较大，流动性较强。
数学建模基于人工智能的卷烟销售数据分析与预测研究烟草行业在国
数学建模基于人工智能的卷烟销售数据分析与预测研究烟草行业在国基于数模决策的卷烟营销模式构架卷烟营销数据整合。
数据源是构建模型及决策分析的基础。
卷烟营销数据源可划分为终端资源数据、卷烟经营数据和消费群体数据，并构成了卷烟营销大数据。
终端资源数据是指卷烟零售终端的硬件、软件等资源所构成的数据。
根据终端资源特征，细化资源指标，将终端资源按逻辑排列整合为陈列、广告、体验、人力、信息五类资源。
卷烟经营数据一方面反映了零售终端的销售能力，另一方面则反映了卷烟品牌的培育情况。
消费群体数据是指由消费者、消费需求、消费环境等因素构成的数据指标，根据消费群体特征，可将消费群体数据划分为消费者数据、消费需求数据和消费环境数据三类。
构建系统模型。
搭建终端资源数据模型。
终端资源数据模型是量化和评估终端资源水平的系统模型，也是有效连接商业企业和零售终端的评价工具。
在搭建时，主要采取量化评估赋分的形式，通过量化各项资源指标，并配合权重系数，运用数理统计方式，以构建终端资源数据模型。
此类数据模型可用于对终端资源的分类评价定位，便于商业企业对终端的服务。
搭建卷烟经营数据模型。
卷烟经营数据模型是衡量终端销售能力和卷烟品牌培育能力的系统模型，可以为商业企业和工业企业的决策提供参考依据。
在建立系统模型时，考虑使用数据库存储方式，并设计可视化系统管理软件，有效对卷烟经营数据进行统计和分析。
此模型可用于商业企业和工业企业对品牌培育策略的制定，实现精准品牌定位。
搭建消费群体数据模型。
消费群体数据模型是评估消费需求和消费环境的系统模型，有利于工业企业制定产品策略及商业企业规划营销策略。
消费群体数据模型的基础是三类消费群体数据，相关数据考虑以数据库表单的形式存在，建立消费数据库，并配合信息化软件、硬件，制定相关消费采集及跟踪机制，以此综合构成消费群体数据模型。
此类模型可用于对消费需求和市场情况的评估，为制定品牌营销策略提供依据。
现代终端数模决策体系的应用下面以云南省昆明市烟草专卖局（公司）现代卷烟零售终端建设理念为例，结合大数据下数模决策营销方法论进行探讨。
卷烟市场调研分析报告全年
临汾市烟草公司卷烟市场分析报告为切实全面把握当前卷烟市场动态情形，把握卷烟消费者的消费偏向和转变趋势，为我市营销工作找准下一时期工作重心提供真实依据，现将市场情形分析如下：一、对临汾市卷烟市场情形的分析与判定今年以来，依照国家局、省局要求，我市把维持经济运行平稳进展作为卷烟上水平的全然，把转变进展方式作为经济运行工作的中心任务，卷烟销量稳固、结构提升、重点品牌增势强劲、卷烟价钱和客户信心明显好于去年同期的良好局面。
（一）市场分析一、卷烟销量稳中有升，销售结构提升较快。
1-9月份全市累计销售卷烟144508箱，完成全年打算174555箱的%，同比去年140971箱增加3537箱，增加%，其中低档卷烟销售22396箱，占全年总打算30098箱的%。
累计卷烟条均价为元，比去年同期的元增加元。
卷烟经营效益提升实现了由“规模效益型”向“价值效益型”转变。
重点品牌106363箱，占比%，同比增加13380箱，增加%，销售条均价估量为元，比去年同期的元增加元。
从上图能够看出，今年卷烟市场销售形式与去年相较大体相同，除一月份、二月份受季节因素阻碍外，其它月份卷烟销量波动较小；销售结构除增幅整体呈上升趋势，三月份主若是受节后社会库存及市场需求因素阻碍，销售结构较低，但整体销售势头良好，前景可观。
与去年同期相较，一、二、三类卷烟增幅较大，其中二类卷烟销量增幅最大，增加%，四类卷烟销售与去年持平，波动不大；低档卷烟同比减少%，结构效益的提升要紧体此刻一至三类销量的增幅上。
二、重点品牌表现强劲，精准营销方法得力。
今年我市销量前十位品牌的销量共12236箱，销售前十位品牌别离为：红河、红旗渠、猴王、红塔山、云烟、芙蓉王、黄果树、黄山、长白山、红梅，占总销量的%，品牌集中度同比去年提高了%。
1-9月份累计销售重点品牌卷烟106363箱，同比去年增加%，占总销量的72%，比去年同期比重%，提高个百分点，重点品牌销售结构元。
重点品牌销量如下表所示：从上表能够看出，30个重点品牌中都宝、双喜、泰山、中南海、玉溪、钻石六个品牌销量增幅超过了100%，黄果树、帝豪、中华、黄鹤楼、芙蓉王、红塔山、云烟七个品牌销量增幅超过了50%，降幅较大的品牌要紧为贵烟、真龙、红梅、白沙四个品牌，超过了15%。
浅析卷烟需求预测的基本方法
浅析卷烟需求预测的基本方法卷烟需求预测就是在卷烟市场调研和对卷烟销售历史数据分析的基础上，运用科学分析方法，对市场需求及未来变化趋进行分析研究，从而预测未来市场需求和变化趋势的过程。
卷烟需求预测一般分为定性预测法和定量预测法[1]。
定性预测法是利用对业务知识熟悉、具有丰富经验和较强的综合分析能力的业务人员或专家学者，根据卷烟销售历史资料和相关资料，对卷烟未来销售趋势做出性质上的判断和预测。
定量预测法则是利用销售历史资料，运用一定的数学分析方法和数学模型，找到数据或影响变量之间的规律性联系，以此对卷烟需求或销售的变化趋势作出定量的分析和预测。
在实际工作中往往是定性和定量分析和预测方法结合使用。
以定性分析确定卷烟市场需求发展趋势，然后以定量预测方法确定数学模型，从而对卷烟市场需求和销售变化情况做出准确和精确的判断和预测。
定性预测方法定性预测方法可以对预测对象做出变动方向和性质上的推断，它是市场预测方法中常用的一种方法。
它是依赖于预测人员在丰富的经验和知识以及综合分析能力，对预测对象的未来发展前景做出性质和程度上的估计和推断的一种预测方法。
由于其资料搜集大部分来源于销售一线，能反映卷烟销售的趋势性和方向性，所以它往往作为定量预测的前提。
但它也有不足之处，它只能预测一些简单的事件，对一些技术要求高的决策事件无法提供精确的预测，而且这种预测方法容易由于个人主观的错误引起整个预测结果的偏差。
1、对比类推法。
是根据类推性原理，把预测对象同其他类似事物进行对比分析，从而估计和推断预测对象未来发展变化趋势的一种预测方法。
对比类推法运用简便，论证性强，主要包括产品类推法、地区类推法和局部总体类推法等。
其数学模型为：Y t=Q＇*N＇*D＇其中，Y t为下期预测值，Q＇为每户平均需求值调整值，N＇为客户总数调整值，D＇为重复购买率调整值；2、集合意见法。
在卷烟需求预测中，由于烟草商业企业各业务部门的相关人员比较熟悉卷烟市场需求及其变化动向，它们的集中性的意见往往能反映卷烟市场的真实趋向。
(市场分析)卷烟市场的分析预测与调控优质
（市场分析）卷烟市场的分析预测与调控（一）卷烟市场分析的内容市场分析是了解、认识和掌握市场规律的重要工具，是卷烟销售活动中不可缺少的一个环节，也是驾驭市场，提高卷烟销量的重要手段。
卷烟市场分析的内容是多方面的，主要包括：（1）零售户经营态势的分析。
对辖区内零售户的正常发生业务、不正常发生业务及未发生业务的比例进行认真分析，不仅分析正常业务户的进货数量、结构进行分析，而且对不正常业务户的经营动态、进货规律和渠道进行分析，同时对未发生业务户进行跟踪访查，根据零售户变动在卷烟网络中做出相应调整。
（2）辖区卷烟销量的分析。
对辖区内各线路的人员概况、经济总量、消费习惯、消费能力等进行全面了解，在进行卷烟销售计划细分时重点突出；对辖区内各线路零售户的历史进货规律、进货数量和结构及周期进行统计分析，根据统计结果来细分当月销售计划，做到计划细化工作有据可依，细分结果科学合理。
（3）卷烟销售结构的分析。
根据零售户的销售情况，对辖区内的零售户进行分类，考虑每一类零售户各档次卷烟的销售走势，有针对性地进行促销，有利于增加销量，提高经营效益。
（4）客户关系的分析。
对辖区内经销户进行细分，实施等级管理，实施个性化服务，拉近与客户的关系。
这样可增强零售户的信任感和接受趋向，强化客户经理在推荐新品牌，引导消费的说服力度。
如果把完成销售计划看作是一个好的结果，那么做好市场分析就是一个很好的控制和引导过程。
因此，必须认真做好卷烟市场分析，才能拉升结构，引导消费，针对卷烟零售户的市场分析及方法探讨真正驾驭市场、提高销量。
（二）卷烟市场预测内容卷烟市场需求预测是商业企业在充分了解零售客户购销存等基本信息的基础上，运用科学的预测方法，对未来一段时间内的卷烟市场需求做出的推测和判断，是商业企业制订销售计划、满足市场需求、科学培育品牌的依据。
市场需求预测要坚持与客户订单相分离、与引导消费和培育品牌相结合的原则开展，它是对未来市场需求的整体分析与判断，要正确认识和处理订单、预测及采购的关系。
卷烟销售分析预测管理信息系统研发的可行性研究
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卷烟销售预测模型初探
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ｉ ＝１
确把握卷烟销售 的发展趋势将对调整卷烟销售结构 、有针
售趋 势的预 测公 式， 为今后 进行卷烟销售 计划提供 了参考依据 。 关键词 ： 卷烟销 量 ； 色系统 ； 测 灰 预 烟 草行 业的 发 展需 要 经 济 的 有 力支 撑 ， 烟 是一 种 特 殊 卷 的商 品 ， 的销 量 受 诸 多 因 素影 响 ， 其 中一 个 重要 的 因素 它 但 就 是 人 均 消 费 水 平 。 中央 的一 系列 政 策 激 发 国 民经 济 的 内 在 活 力 ， 济实 力 不 断 增 强 ， 民生 活水 平 和 质 量 也 得 到较 经 人 好改 善 。 在人 均 消费 水 平 不 断提 高 的今 天 ， 如果 能够 快 速 准
，
Ｂ为 构造数 据矩 阵
（＋ １ ㈣（） ） ２】
１ Ｂ＝
．
［ Ｏ （ ） （ （） ｘ ）２ ＋ １ ３】 ）
（） ６
量 的 因 素 很 多 ， 的 是 明确 的 ， 的 是不 明确 的 。 所 以本 文 有 有 采 用 了灰 色系 统理 论 来对 卷烟 消费 情 况进 行 预测 。
对性 的 培育 重 点 品牌 、保 障烟 草 行 业 与 国 民 经济 良性 互 动
有着 非常 重要 的意 义 。
一
则描述 该灰 色系统 的模 型为ｎ 阶微 分方程
、
卷 烟 销 量 与 人 均 消 费 的关 系 分 析
神经网络在卷烟销售量预测的应用研究
文章编号 ：０６ ９４ （ ０ ２ ０ — ２ ７ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ）３ ０ ２ — ４
计
算
机
仿
真
２２ 月 ０ 年３ １
神 经 网 络 在 卷 烟 销 售 量 预 测 的应 用 研 究
吴 鹏
（ 淄博职业学院 ． 山东 淄博 ２ ５ １ ） ５ ３ ４ 摘要 ： 研究卷烟销售预测准确问题 ， 卷烟销售量具有季节性 和周期性 动态 变化规律 ， 并受经济 、 Ｉ等因素的影 响， 人＝ １ 使系统存 在 明显的非线性特征 ， 波动范围 比较大 ， 传统线性预测模型难以准确 预测 。为了提高卷销售预测精度 ， 提出一种能够反 映卷 烟销售量变化规律的 Ｅｍ ｎ神经网络的卷烟销售预测模型。首先采用逐 步拓 阶方法确定卷烟销售量的最佳滞后 阶数 ， ｌａ 然后 利用最佳滞后阶数最对卷烟销售数据进行重组 ， 并输入 Ｅｍａ ｌ ｎ神经 网络学 习 ， 利用 Ｅｍ ｎ神经 网络 的动态 和反 馈特点对 卷 ｌａ 烟销售量进行预测 。将建立的模型应用于云南某烟草公司某种 卷烟销 售的预测 ， 结果表 明， ｌ ｎ神经 网络模 型有效提 高 Ｅｍａ 了卷烟销售预测精度 ， 降低 了预测误差 ， 为烟草行业销售管理预测提供科 学依据 。
ｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｗｅ ｅ ｕ ｅ ｏ ｆｒ ｃ ｓ ｈｅ ｃｇ ｒ ｔｅ ｓ ｌｓ Ｔｈｅ ｍｏ ｅ ｓ ｔｓｅ ｙ ａ Ｙｕｎ ｎ ｏ ｃ ｏ ｃ ｍｐ ｎｙ’ ｉ ａ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｒ ｓ ｄ ｔ ｏ ｅ ａ ｔｔ ｉａ ｅｔ ａｅ ． ｄ ｌｗａ ｅ ｔ ｄ ｂ ｎａ ｔｂａ ｃ ｏ ａ Ｓ ｃｇ —
ｗ ｕ ｎ Ｐｅ ｇ
（ ｉ ｏａｉ ａ Ｉｓｔｔ， ｉｏＳ ａｄｎ ５ ３ ４ Ｃ ｉａ Ｚｂ Ｖ ｃｔ ｎｌ ｎｔｕｅ Ｚｂ ｈ ｎｏ ｇ ５ ， ｈ ） ｏ ｏ ｉ ２ １ ｎ
卷烟销售分析报告
卷烟销售分析报告引言卷烟销售分析是一个重要的市场研究工具，可以帮助企业了解市场趋势、消费者行为以及竞争对手策略。
本文将从数据收集、数据分析、结果解读等方面，分步骤地介绍卷烟销售分析的过程和方法。
数据收集为了进行卷烟销售分析，首先需要收集相关的数据。
以下是一些常见的数据来源和收集方式：1.销售数据：从企业内部系统或销售渠道获取销售数据，包括销售额、销量、销售地区等信息；2.消费者调查：通过问卷调查或面对面访谈等方式收集消费者对卷烟品牌、价格、口感等方面的偏好和反馈；3.竞争对手分析：通过市场调研等方式收集竞争对手的销售数据、营销活动、产品特点等信息；4.经济指标：收集相关的宏观经济指标，如消费水平、人口结构、卷烟税收等。
数据分析在数据收集完成后，需要对数据进行分析以得出有价值的结论和洞察。
以下是一些常见的数据分析方法：1.描述性统计分析：通过计算平均数、中位数、标准差等统计指标，描述销售数据的基本特征；2.地理信息系统（GIS）分析：将销售地区的数据与地理信息结合，进行空间分析，了解销售热点和销售差异；3.时间序列分析：通过对销售数据的时间趋势进行分析，发现销售季节性变化、长期趋势等；4.回归分析：通过建立销售额与其他变量（如价格、广告投入等）之间的关系模型，分析各个因素对销售额的影响；5.聚类分析：将消费者调查数据进行聚类，发现不同消费者群体的特点和偏好。
结果解读在数据分析完成后，需要对结果进行解读，从中提取有价值的信息和洞察。
以下是一些建议的解读方法：1.定量分析：根据数据分析的结果，计算各个指标的增长率、差异等，为市场决策提供定量依据；2.比较分析：将企业自身的销售数据与竞争对手进行比较，了解自身在市场中的地位和竞争优势；3.趋势分析：通过时间序列分析的结果，预测未来销售趋势，帮助企业制定合理的销售目标；4.消费者洞察：根据消费者调查的结果，了解消费者对卷烟品牌的认知和偏好，为产品开发和营销活动提供依据；5.市场机会：根据市场分析的结果，发现市场的潜在机会和威胁，为企业制定市场战略提供建议。
卷烟销量预测模型研究的开题报告
卷烟销量预测模型研究的开题报告1. 研究背景和意义卷烟行业作为我国烟草工业的重要组成部分，具有重要的经济和社会价值。
为了满足消费者的需求和增加卷烟企业的收益，研究卷烟销量预测模型具有重要的意义。
目前，卷烟销量预测模型已经被广泛应用于卷烟企业的运营管理中，但是现有的预测模型大多基于经验公式或简单的算法，其预测结果具有一定的误差。
因此，本研究旨在借助现代数据分析方法，结合卷烟行业的特点，构建一种有效的卷烟销量预测模型，提高卷烟企业的销售效率和管理水平。
2. 研究内容和方法（1）研究内容本研究将围绕卷烟销量预测模型展开深入研究，具体包括以下几个方面：·分析卷烟企业的销售环境和销售特点，并确定卷烟销量的影响因素；·构建卷烟销量预测模型，确定合适的模型框架和参数；·利用该预测模型进行卷烟销量预测，并验证预测结果的准确性和实用性；·利用预测模型对卷烟企业的销售运营进行优化建议。
（2）研究方法本研究将采用以下研究方法：·文献综述法：对卷烟销量预测模型和相关理论进行梳理，对卷烟销售环境和销售特点进行分析；·统计分析法：对卷烟销售数据进行统计分析，确定卷烟销量的影响因素，选取合适的统计方法；·机器学习算法：利用机器学习方法建立卷烟销量预测模型，并进行模型训练、优化；·预测模型评估法：对预测模型进行准确性和稳定性评估；·案例分析法：根据卷烟企业的实际销售情况，验证预测模型的实用性，并提出销售优化建议。
3. 研究进度安排（1）文献综述在前期的阶段，对卷烟销量预测模型和相关理论进行梳理，对卷烟销售环境和销售特点进行分析，并确定卷烟销量的影响因素，制定综合性分析方案。
预计完成时间为2个月。
（2）数据分析与模型建立根据已确定的分析方案，对卷烟销售数据进行统计分析，选取合适的统计方法，利用机器学习方法建立卷烟销量预测模型，并进行模型训练和优化。
卷烟需求预测分析
卷烟需求预测分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March问题1：我个人认为首先题目中提供两个年度数据的角色都处于供应链的中比较重要的环节。
在供应链的运作过程中，许多企业经常会发现这种顾客需求不稳定，变化比较大，上游供应商的库存往往比下游供应商的库存（即数据中提到的烟零售客户的年度库存）维持更高的水平。
这种越往供应链上游走，需求波动程度越大的现象，正是供应链中的“牛鞭效应”。
零售商往往根据对历史销量及现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了保证这个订货量是及时可得的，能够适应顾客需求增量的变化，他们通常会将预测订货量增大一些向批发商订货，批发商出于同样的考虑，也会在汇总零售商订货量的基础上再加一定增量向销售中心订货。
这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商和批发商的订货后，订货量就一级级地放大了。
在通常情况下，供应链中每一成员通过他们的计划传递其预测信息。
当然，来自下游成员的需求输入，是由他的下游成员需求预测而产生的。
基于以上的数据之间的关系，我会分析出那些数据是真正可以被直接用来做销售预测分析的数据。
例如，我想我会仔细对比烟零售客户（分销商）的两个年度订货数量和烟草公司两个年度的实际销量的差异是否会比较大。
烟草生产商实际最关心的是来自分销商中心仓库的销售数据，尽管这些数据并非完全等于销售点(POS)数据，但制造商以这些数据作为与分销商保持联系的重要措施，这种措施可缩小供应链中上、下游在需求预测方面的差异。
虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这仍然来自销售点数据更可靠一些。
相对于分销商）的两个年度需求预测数量来说，我在做销售预测时会更多的考虑客户经理的两个年度需求预测数量，因为客户经理往往行业经验比较丰富，对于季节性以及促销及变价波动把握的更准确一些。
问题2：首先我想从品牌角度出发作为需求预测的切入点。
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层 、 示 层 。如 图 １所 示 。 表 数 据 层 ： 系 统 结 构 的 最 底 层 。利 用 Ｓ ｅｖ ｒ数 是 ＱＬ Ｓ ｒｅ
１ 系统 需 求 关 系
根 据 烟 草 商业 系统 卷 烟 销 售 的现 状 及 特 点 ， 合 烟 草 结
公 司 省 、 、 的组 织 结 构 ， 统 采 用 Ｂ Ｓ结 构 ， 过 该 系 市 县 系 ／ 通
分 析 ， 零 售 户 的需 求 进 行 预 测 和 评 估 ， 烟 草 部 门 掌 握 对 为
区 域 内市 场 状 态 ， 定 货 源 投 放 策 略 提 供 参 考 ， 时 通 过 制 同
实 时采 集 市场 数 据 ， 合 定 性 定 量 、 得 预 测 分 析 持 续 延 结 使
伸 、 果 持续 改善 ， 而对零 售户 的采 购进行 预测 指导 。 效 从
的特 点 ， 究 了卷 烟 销 售 分析 预 测 系统 。试 图通 过 该 平 台 ， 立 起 对 卷 烟 市 场 数 据 信 息 进 行 数 据 采 集 和 综 合 分 析 的 研 建
预 测体 系， 挥 出预 测 指 导 采 购 的作 用 ， 企 业 和客 户 制 定货 源投 放 策 略 提 供 参 考 ， 现 货 源 “ 准投 放 ” 目的 。 对 发 为 实 精 的
据 库 系 统 ， 现 数 据 的 存 储 。处 理 数 据 表 间 增 、 、 、 实 删 改 查
功能 。
统 ， 户 可 以 进 行卷 烟基 础 信 息 、 售 户 基 础 信 息 、 售 户 用 零 零 经 营 基 础 信 息 等 基础 信 息 的 录入 和 管 理 ， 证 基础 信 息 的 保 完 整 性 ； 过对 零 售 户 库 存 采 集 、 售 样 本 户情 况 采 集 ， 通 零 实
证
较 难 ； 易 产 生 对 市 场 预 测 的 失 真 ， 能 及 时反 映 市 场 需 容 不 求 ， 碍 行 业 精 细 化 管 理 水平 的进 一 步 提 高 。随 着 行 业 的 有
发 展 ， 卷 烟 销 售 管 理 手段 与先 进 的市 场 分 析 究 卷 烟 销 售 预 测 分 析 系 统 ， 行 业 将 内卷 烟 销 售 静 态 管 理更 改 为动 态 管 理 ， 时 反 映 出 卷 烟 品 及
第 １卷 第９ １ 期
软 件 导 刊
Ｓ ｔ ｒ ｏｆｗａ ｅ Ｇｕｉ ｅ ｄ
卷 烟 销 售 分 析 预 测 系 统 研 究
熊 小 祥
（ 江 大 学 计 算机 科 学 学 院 ， 北 荆 州 ４ ４ ０ ） 长 湖 ３ １ ０
摘 要 ： 烟 销 售 工 作 是 烟 草 商 业 系统 工 作 的 核 心 ， 行 业 生 产 经 营 、 展 方 式 的 重 要 载 体 。 为进 一 步规 范 和 完 善 卷 卷 是 发 烟 货 源供 应 工作 ， 资 源 配置 更有 效 、 源投 放 更 公 平 、 户 货 源 供 应 满 意 度 不 断提 升 ， 合 烟 草 商 业 系 统 卷 烟 营销 使 货 客 结
能 实 现 对 卷 烟 品 牌 生命 周期 动态 管 理 ， 能 细 化 到对 每 个 不
行指导。
具 体 来 讲 ， 系 统 要 实 现 建 立从 零 售 客 户 和 烟 草 部 门 该 两 个 维度 对 卷 烟 市 场 的 数 据 信 息 进 行 数 据 采 集 和 综 合 分
析 的 预测 体 系 ， 过 对 零 售 户 购进 和库 存 以及 历 史 数 据 的 通
２ 卷 烟销 售 分 析 预 测 系统 结 构 设 计
２ １ 系 统 的 架 构 和 功 能 ．
牌 销 售 、 售 户 经 营 以及 市 场 动 态 情 况 ， 烟 草 商 业 系 统 零 为
制 定 货 源 投 放 策 略 提供 参 考 ， 高 行 业 经 营 管 理水 平 。 提
以宜 昌市 烟 草 公 司 卷 烟 销售 管 理 为 例 ， 技 术 层 面 上 从 来 看 ， 系统 将 利 用 该 单 位 现 有 软 硬 件 及 网 络 环 境 ， 用 本 采 三 层 架 构 ， 下 至 上 分 为 数 据 库 层 、 据 访 问 及 业 务 逻 辑 从 数
零 售 户 的经 营 进 行 指 导 。同 时 由 于管 理 数 据 表 太 多 ， 计 统
分 析 工 作 十分 繁 重 ， 占用 大 量 的 人 力 和 物 力 ， 操 作 比 需 且
同 时结 合 行 业 对 保 密 性 要 求 极 高 和 严 格 的 审 批 制 度 等 特
点 ， 系统 需 要 在 数 据 的安 全 性 和 一 致 性 上 得 到 必 要 的 保
系 统 的 架构 、 能 、 点 和 与 其 它应 用 系统 信 息共 享 等进 行 了阐述 。 功 特
关 键 词 ： 草 商 业 系统 ； 烟 销 售 ； 析预 测 系统 烟 卷 分 中 图分 类 号 ｉ ３ ９ ＴＰ ｌ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２７ ０ （ ０ ２ ０ ９０ ６ —２ １ ７ — ８ ０ ２ １ ） ０ —０ ４０
场 状 态分 析 ； 据 零 售 户 的 卷 烟 状 态 和 能 力 ， 其 经 营 进 根 对
０ 引 言
卷 烟 销 售 的经 营 和 管 理 是 烟 草 商 业 系统 管 理 不 可 缺 少 的部 分 。但 在 相 当长 一 段 时 间 ， 于受 到 传 统 营 销 思 路 由 和 技 术 手 段 的束 缚 ， 能 引起 行 业 内足 够 的重 视 。现 有 的 没 卷 烟销 售 系统 ， 能 简 单 地 实 现卷 烟 销 售 统 计 和 核 算 。不 只