如何利用气象数据完成行业销售预测？

摘要：自中华人民共和国成立以来，中国的气象系统一直非常完善。2015年，中国气象局发布了27号令，使气象数据向开放数据迈进（OpenData）在新阶段，行业和公众可以使用大量的气象数据来帮助企业。目前，行业数据和大量的气象数据还没有得到充分的应用。本文主要研究气象数据对销售的影响，然后利用气象数据的特点完成天气驱动行业销售的预测。以两个零售行业的销售数据为例，结合气象局提供的天气数据进行分析。同时，我们在上证综合指数和CPI数据等分析中增加了经济因素，以提供外部环境支持。与传统的预测不同，在气象数据中，我们不仅知道当前时间点的数据，还知道未来七天准确的天气预报。我们利用流行的机器学习算法随机森林进行建模，取得了良好的泛化效果。我们的预测模型可以通过员工的主观判断解决销售预测的局限性，利用大数据分析实现更准确可靠的指导。1、商业介绍天气一直是指导人们生活的重要因素。弗里德黑姆是德国著名的经济问题观察家˙施瓦茨（FriedhelmSchwarz）出版的《气候经济学》[1]提到地球上80%的经济活动都是由天气因素影响甚至决定的，例如：作物受寒冷影响的收获和市场价格，寒冷的夏天导致冰产品销售下降，温暖的冬天缩短羽绒服销售时间，旅行航班受天气影响的延误和所有户外活动。目前，我国（西部人口稀少地区除外）气象系统非常完善，气象观测网络从轨道卫星、雷达、高空气球、地面观测站（降水、风速、风向、相对湿度、大气压力、温度）到地下农业观测站（土壤水分：土壤表面温度、湿度等），人们可以通过互联网或智能手机直接了解天气预报。目前积累的气象数据量也很大(每年以PB级的速度增长)，但这些数据还没有得到充分的应用。目前积累的气象数据量也很大(每年以PB级的速度增长)，但这些数据还没有得到充分应用。以下是利用行业数据和气象数据进行销售预测和天气规划营销活动的全过程。气象一直是影响销售领域非常重要的因素。人们根据天气决定购买衣服、食物，甚至饮料，特别是酒精饮料和羽绒服，天气对其销售起着重要作用。因此，相关从业人员将非常*天气预报，并根据天气决定产品设计、营销计划、采购和销售。但这种做法只是根据员工的经验来判断的，结果非常主观，容易导致偏差，制定错误的产销计划（SOP:Sales&OperationPlanning），因此，行业研究的热点是如何利用行业数据、气象数据等公共数据进行准确的数字化销售预测，精准营销也是本文强调的重点，业务是由天气等外部环境因素驱动的。由庞大的物联网组成的气象观测系统（IOT:InternetofThings）每分钟监测相关天气要素（风速、风向、温度、相对湿度、大气压力、降水等），与世界各地的观测网络合作，结合地球科学、大气物理、流体力学等专业知识，数值天气预报通过大型计算机技术完成（NumericalWeatherPrediction）。当前预测模式为公众提供15天，48小时内逐小时预测，后续每日预测。目前的预测模式为公众提供15天，48小时内每小时预测，随后每天预测。由于观测系统的完整性和计算技术能力的显著提高，预测的精细度已达到平方公里和分钟水平。天气预报在一定的时间周期内相当成熟和准确。通过行业数据和气象历史数据的相关性分析，确定结果后，根据业务影响关系和数据同比影响的特点进行低风险因果验证。天气数据具有可靠的预测准确性，是天气驱动行业大数据分析的最大特征。本文主要研究了两个易受天气因素驱动(影响)的销售预测问题，特别选择B2B的业务形式（BusinesstoBusiness）与B2C（BusinesstoCustomer）目前大部分业务类型有两种:酒精饮料渠道销售预测和电商平台羽绒服销售预测。酒精性饮料的销量受多种因素影响，Leeetal.[2]和Rojasetal.[3]研究了广告对酒精饮料销量的影响，Voletietal.[4]Empenetal.[5]研究了品牌资产对酒精饮料销售的影响。在酒精饮料行业，还有一个公认的指标对酒精饮料的销售有很大的影响：天气。由于2015年整体气温较低，我国酒精饮料行业整体销量下降。一般来说，酒精饮料的销售呈季节性变化。天气寒冷时，消费者对酒精饮料的需求会下降，销量会相对较低；天气炎热时，酒精饮料的销量会显著增加；本项目不考虑终端零售数据，只研究酒精饮料的渠道销售是否受天气驱动，即各级渠道提供商的实际销售是否受天气影响。天气对羽绒服的影响更为明显。从生活经验来看，人们冬天主要买羽绒服，夏天基本没有商家卖羽绒服。中国气象局公共气象服务中心与万科诚品等公司合作，利用气象数据研究羽绒服销量。只有三个平均温度的多项方程得到了更准确的结果（刘一玲等[6]），这表明天气确实对羽绒服的销量有非常重要的影响。天气对不同地区销售的影响也有明显差异。在中国北方，四季明显，季节变化时间隔明显，因此人们可以根据温度变化快速反应。然而，中国南方的季节变化非常重复。冬天经常穿夏装，整体湿度也很高。因此，人们对季节变化和温度变化的反应将与北方大不相同。本文分析了天气对销售的影响，发现了不同城市天气对销售的影响规律。二、数据描述(一)酒精饮料销售数据描述我们的酒精饮料销售数据来自某知名酒精饮料公司的渠道销售数据，采集来源为ERP（EnterpriseResourcePlanning）系统一级渠道销售数据：销售订单（SalesOrder）相应的提单（DeliveryNote）以及经销商Go-To-销售二级渠道数据的Market系统。2013年至2015年，城市GG有五个经销商位置、城市S、城市H、城市Z、城市W销售数据；一级渠道销售数据的第一部分是从工厂到经销商的数据，二级渠道销售数据的第二部分是从经销商到销售点的数据。工厂是指酒精饮料的生产厂。酒精饮料公司在不同城市有经销商（渠道提供商），分为四个等级：高档、中高档、中低档。不同的经销商会根据销售点的需要要求工厂供应。工厂是指酒精饮料的生产厂。酒精饮料公司在不同城市有经销商（渠道提供商），分为四个等级：高档、中高档、中低档。不同的经销商会根据销售点的需要要求工厂供应。二级渠道的销售点一般是酒吧KTV、餐饮、零售等。从工厂到经销商的数据是一级渠道销售数据，数据中的字段见表1。客户使用的ERP系统提供多个业务日期来记录和区分不同的业务意义：订单日期（OrderDate）、需求日期（RequirementDate）、订单发布日期（OrderReleasedDate）、发货日期（ShippingDate）、交货日期（PostGoodIssueDate），交易数据以日为单位，明确各区域实际业务输入的业务意义是理解业务数据描述的第一步；（1）订单日期、订单时客户ERP系统的日期；（2）需求日期、一级渠道提供商根据库存和销售预测到达日期，但该字段没有严格要求输入实际需求日期；（3）订单发布日期：在客户流程中，客户会计信用额度满足；（4）发货日期：指从工厂到一级渠道经销商的时间，大部分运输时间在一天内；（5）交货日期：在业务流程中定义『货权』状态时间点，本项目的数据大多与出货日期字段相同。根据业务定义，客户需求的日期应该是（RequirementDate）它将是天气驱动业务关系中最强大的字段，但获得的数据理解交货日期（ShippingDate）更接近客户实际需要的实际时间；由于所有订单在ERP系统中没有严格要求建立订单的相关日期字段，在清洗数据时间日期的选择上，业务单位从实际业务流程和数据结果中选择最能真实呈现天气驱动业务的日期字段。经分析，在实际发货日期下，销量与天气的相关性也较高，因此以下都采用实际发货日期作为时间基准。经分析，在实际交货日期下，销售与天气的相关性也相对较高，因此以下采用实际交货日期作为时间基准。对于每个产品，其容量将非常不同，有些是罐装的，有些是瓶装的，在饮料行业使用商品体积来衡量销售，销售数量（瓶、罐）是辅助解释销售趋势。表1一级渠道销售数据字段描述数据一级渠道销售数据(仅列出最终使用字段)ID字段名Fieldname字段描述说明1城市销售城市；一级渠道所在城市G、城市S、城市H、城市Z、酒精饮料产品描述包括品牌、子品牌、容量、包装等3个订单日期(OrderDate)需求日期(RequirementDate) 释放日期(ReleasedDate)发货日期(ShippingDate)交货日期(PGIDate)客户需要下订单日期的日期 2013年至2015年，实际交货数量单位：5体积酒精饮料容量饮料行业计量单位：100升从一级渠道（经销商）到二级渠道数据字段见表2。与一级渠道数据相同，该数据不记录在ERP系统中，而是记录在渠道提供商的GO中-TO-MARKET系统还定义了具有不同业务意义的日期系统审计日期（AuditDate）与发货日期（ShippingDate），这两个日期在数据上几乎是一致的，而订单日期（OrderDate）一般在月底记录（渠道销售回扣模式特征），因此该日期不能准确反映天气驱动的实际日期，我们也使用交货日期作为时间基准。与合作业务方沟通后，对销量自然箱、销量百升、销量标准箱等行业的特殊性记录，与一级渠道数据相同，选择销量百升。表2酒精饮料二级渠道数据字段描述数据二级渠道销售数据(仅列出最终使用字段)ID字段名Fieldname字段描述说明1auditdaterdaterdater shipdate系统审核日订单日期 2013年1月1日至2015年11月30日，城市二级渠道所在城市GG、城市S、城市H、城市Z、城市W3渠道类型二级渠道类型夜总会KTV、酒吧等。；高端餐饮；普通餐饮；零售商；4品牌家族标记品牌家族名称系列大品牌5品牌品牌细分品牌细分6运输体积酒精饮料容量（单位：百升）饮料行业测量单位酒精饮料属于快速消费品（FMCG:FastMovingConsumerGoods），价格变化、促销计划、回扣活动、新产品上市等都会影响销售变化，导致无法真正分析和挖掘天气驱动行业的真实情况。业务方提供包括税价和促销信息在内的其他数据。业务方提供包括税价和促销信息在内的其他数据。具体见表3。表3酒精饮料其他数据字段描述数据其他影响销售数据ID字段名Fieldname字段描述说明1。每个产品的价格2。每100升材料的月销售价格 3.MonthStartDate Enddate价格或促销活动的月份和时间段 4.整合一级渠道销售数据和二级渠道销售数据进行促销分类22类，在一定的日期内，有不同城市不同品牌的销售数据。如果某个城市的某个品牌有一天没有销售数据，我们认为销售额为0。同时，由于每周销售相对稳定，规则明显，我们以每周为单位进行分析，销售额为每周销售总额，价格为每周平均值。同时，由于每周销售相对稳定，规则明显，我们以每周为单位进行分析，销售额为每周销售总额，价格为每周平均价格。（2）羽绒服销售数据来自电子商务平台（销售数据不区分公司及相关品牌）的交易记录，时间长度为2011年至2013年，包括全国275个城市。我们提取了五个与酒精饮料数据相匹配的城市进行分析，并添加了一个北方城市：城市Q。除日期和城市两个字段外，数据中还有总销售额和总销售额。表4总结了六个城市的数据量（Observation）。2011年1月1日至2013年12月31日，G1096城市H1096城市Z1099城市W1100城市Q1079共1096天，城市S1099城市、城市Z、城市W数据中多出的数据量是由于某一天有两个销售记录造成的，我们每天合并这些数据。但是有些天城市Q没有数据，我们认为它的销量为0，气象数据取相应的时间段来观察城市数据。在城市Q的某些日子里没有数据。我们认为它的销售额为0，而气象数据取相应的时间段和观察城市的数据。与酒精饮料数据一样，按日粒度整理，一周销售总额作为周销售数据，按两个时间维度分析。（3）天气数据描述了快速消费品的酒精饮料和酒精饮料