基于指数平滑法的自动售货机商务数据分析研究
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作者:朱晓琪 张春梅 戴琳琳
摘 要：随着科技自动化、智能化的发展，消费者需求的多样性，作为商业自动化中常见的售货平台——自动售货机。为更好地提高自动售货机的销售额，本项目针对某商场五台自动售货机2018年销售数据进行研究与分析，预测出2019年1月份的销售额。首先，利用Excel对数据进行预处理，对每台自动售货机每天所对应的交易额和订单量等指标进行计算与分析。其次，对各指标数据进行可视化分析，利用Python编码，借助PyCharm软件绘制出每台售货机订单量的热力图，并作出描述性统计分析。最后，根据对数据的分析为每台售货机所销售的商品贴上标签，生成完整的售货机画像，并利用指数平滑法对销售额进行预测，帮助营销者作出更加合理的计划方案，最终给出合理性的建议。
关键词：自动售货机;热力图;PyCharm软件;指数平滑法
一、引言
自动售货机作为一种全新的零售模式，在现在及其未来时间里，自动售货机会变得更加便利，它会发展得更为广阔。本文主要研究和分析某商场五台自动售货机2018年的销售情况。
二、模型的建立与求解
1.数据的处理和可视化分析
本文選取放置在某商场不同地点的5台自动售货机，分别编号为A、B、C、D、E。并将其销售商品分为饮料和非饮料两大类，再将其进行细分为饼干、茶饮料、功能饮料、方便速食、水、碳酸饮料、果冻/龟苓膏、果蔬饮料、海味零食、坚果炒货、咖啡、蜜饯/果干、膨化食品等20多个种类。本文基于此五台自动给售货机2018年1月-2018年12月销售数据进行数据处理，利用PyCharm软件，计算出各个自动售货机在每个月中每单的平均交易额与日均订单量，得到表1：
由表1可知，A自动售货机12月份的日订单量最多，为64单，但是每单平均交易额最多的是1月份，为4.5065。同时也给我们一定的提示，日均订单量多，不代表每单平均交易额多，更不能代表总销售额多。通过表1也可得出E自动售货机的商品销售与其他四台自动售货机相比更加符合消费者的需求。
利用PyCharm软件，以天为横轴，以小时为纵轴，绘制C自动售货机设备6、7、8月份的热力图，如图1所示：
从图1中可以看出，C自动售货机在6月份、7月份、8月份每天的销售，多集中在九点以后，商品销售量在下午四点左右，是一天中最多的时候，这说明游客在此时的出行量达到一天中的高峰。在凌晨零点至上午九点期间，商品的销售量几乎为零。这说明在凌晨零点至上午九点期间商店的人流量特别少，几乎没有游客。
2.自动售货机的画像
原始数据中包括A、B、C、D、E五台自动售货机的销售数据，并且给出了各个销售商品的名称以及各个销售商品所属类别。这里根据二类对销售商品进行划分，对5台自动售货机1月的二类商品贴上标签，标签分为滞销、正常和热销，生成自动售货机画像。
通过表2可知，5台自动售货机1月份的销售画像，可以对2019年1月份的销售商品进行调整：适当地增加热销产品的库存，减少滞销产品的库存，将滞销产品中可以相互替换的商品进行合并，在可以满足大多数消费者的前提下，减少滞销产品的种类。
3.业务预测
本文分析销售的预测，利用趋势分析法中的指数平滑法。指数平滑法中根据平滑法次数的不同，其可分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法三种，通过计算得出我们本题时间序列无明显变化趋势，所以适用于一次指数平滑法。
编写Python代码，利用PyCharm软件，对A、B、C、D、E五台自动售货机的饮料类和非饮料类的销售额做一次指数平滑预测，预测2019年1月的交易额，输出结果如图所示。
由表3可知，得出五台自动售货机的一次指数平滑法预测值。根据销售额的预测值，运营商可以结合进货的成本情况，适当地调整商品的种类和数量。
三、建议
从数据系统优化运营效率的角度，结合销售数据建立了指数平滑法预测模型，通过利用PyCharm软件得出2019年销售的预测值，本文分析2019年预测值为运营商给出以下几点建议。
产品调整：对自动售货机内的销售产品进行适当的调整，将滞销产品进行分类，找出其中相互可以替代的产品，保留其销量相对多的商品，将剩余产品移除;假期节日：在节假日期间，适当增加自动售货机的库存，主要以茶饮料和肉干/豆制品/蛋类为主。
产品位置：通过对资料的查找发现，大部分消费者最希望推广的产品放在自动售货机的左上角，这个地方是消费者习惯性看向的区域，最容易获得消费者的关注。将具有固定需求的商品放在右下部分，因为属于必需品。
与时俱进：不同的地区孕育了不同的产物，各地的人们对于水果的需求也都存在着差异，所以，每个地区的水果自动售货机中选择出当地最受欢迎的水果进行售卖，种类过于繁多往往会带来一些负面的经济负担，远远没有专区专项，投其所好来得简便，而且还更容易获取收益。
参考文献：
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作者简介：朱晓琪（2000- ），女，汉族，山东潍坊人，青岛黄海学院，本科在读，主要研究方向：经济统计;张春梅（1975- ），女，汉族，山东青岛人，硕士，青岛黄海学院，副教授，主要研究方向：经济统计;戴琳琳（1979- ），女，汉族，山东青岛人，博士，青岛黄海学院，教授，主要研究方向：数据挖掘
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