销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测）
为什么要预测销量？
销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。
业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。
实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额…）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。
但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队，但效果往往不够理想。除技术因素外，通常还有以下两个原因：
- 业务和数据形态千差万别。且不说不同行业，即使同一连锁店的不同门店，情况也各不相同，外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节，而造成偏差；
- 销量预测是时序预测，而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比，外推预测是根据历史预测未来，不确定性更大。
即便如此，大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力，在市场竞争或转型升级时都颇为被动。
工具正确，事半功倍！
对于希望获得此类能力的中小企业，或希望更加财务友好的处理预测问题的大企业，可试试由上海暖榕智能科技有限公司研发的预测套件：”暖榕时序预测引擎“：
- 前沿的AI技术和多种创新算法。基于创新的数据探测和预处理技术，历经各行业大量数据检验和反复优化，适应性更强、速度更快、结果更准。
- 使用门槛极低。不需复杂的步骤和繁琐的参数设置，不需高深的算法知识，只要上传一份数据，简单几步就可以快速得到一份既简洁又深刻的预测报告。
- 包含了丰富的演示示例。涵盖互联网、交通运输、宏观经济、工业与能源、房产汽车、零售餐饮、自然科学等多个领域。可以通过这些案例了解具体服务，并切身体验可预测性对提升认知和辅助决策的关键价值。这些案例将持续更新，以跟踪千变万化的经济和商业活动。
一个典型案例
此处对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素，具体包括时间、影响因素（天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等）和历史销量。
现在，让我们一步步来，看看最终能挖出哪些东西！
1、打开暖榕云计算平台。
2、点击进入“预测与预报”模块。
进入后，可见其界面十分简洁，有如百度首页：
3、按指定格式加载一个数据文件
数据文件可以是csv或excel，最大不超10M。如果excel中有多个sheet，则只有第一个sheet有效。
加载时，系统会对文件进行预检，预检完毕后可预览：
点击上传，即可将文件上传至云平台：
4、点击“建立计算任务”，设置任务并提交
此处，“回测个数”（用于对历史数据进行回测）和“预测个数”（预测未来的个数）均设为1000，“是否取对数变换”和“是否考虑周末”均设为“自动”，“是否考虑假日”设为“是”，并将所有的节假日都纳入考察范围。如下图：
点击“提交分析”，即向云端提交了一个计算任务，之后可在“任务队列”中监控执行状态：
5、稍等片刻，任务完成。
选中任务，点击“结果分析”，即可得到一份预测报告。
******************划重点！！！*****************
我们来看看分析报告的样子：
第一部分：分析背景。用户可以很方便的了解当前任务的细节
第二部分：分析结果。此部分可分为3小节：
- 第一小节：数据特征检测。平台检测出数据的时间间隔是1天，并具有7天一个周期的特点。如下图：
- 第二小节：预测结果。如果数据本身或参数设置存在缺陷，会给出相应警告。由下图可见，
* 回测数据与真实历史数据的重合度非常高
* 系统不仅对未来1000个时刻进行了预测，而且给出了每个预测值的置信区间。
结果令人满意！
- 第三小节：影响因素分析。如果数据中外部变量（影响因素）设置不合理，或者节假日设置不合理，也会给出警告。由下图可见：
* 除了给出各因素的影响程度（正影响、负影响、影响大小），还给出了影响程度的置信区间
* 就本例而言，节假日中，劳动节、国庆节、元旦和儿童节的影响程度最大（取值最大，最显著），周六、周日的影响程度最为可靠（置信区间最小，最明确）
* 就本例而言，寒假（否）、暑假（否）、和温度区间（冷）的影响程度最大，但是温度区间（冷）的影响程度可靠性很低（置信区间最大）。除此之外，促销活动的影响也是显著和明确的。
7、用户可以点击相应的按钮，打印报告，下载结果数据，或将结果加入收藏。
注意！由于平台不会保留用户的数据，用户必须在24小时内下载数据或添加收藏，否则结果将被清理
本工具简洁、易用、弹性、灵活，非常适合管理人士和业务人士使用。若在使用时遇到问题，请及时与平台联系，平台将针对具体行业和数据特点，进行数据准备指导、参数设置指导甚至个性化算法优化调整，给出最佳方案。