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    數(shù)據(jù)分析在紡織服裝企業(yè)管理中的應(yīng)用

    2022-08-09 07:37:50劉正源王保魯劉鳳坤
    毛紡科技 2022年7期
    關(guān)鍵詞:季度季節(jié)預(yù)測

    劉正源,王保魯,劉鳳坤

    (1.中國紡織工業(yè)聯(lián)合會 品牌工作辦公室,北京 100020;2.北京服裝學(xué)院,北京 100029;3.中國紡織信息中心,北京 100025)

    數(shù)字化時代的到來,改變了人們的生活習(xí)慣和消費方式。在這個時代里,每個個體每天會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),包括出行、用餐、購物、娛樂、快遞等日常行為的信息數(shù)據(jù),加上物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,人們每天都生活在一張巨大的數(shù)據(jù)網(wǎng)里,據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測,到2025 年,全球數(shù)據(jù)量將增至175 ZB。

    與此同時,消費環(huán)境也發(fā)生著深刻的變化。物質(zhì)不斷豐富,產(chǎn)品兩極分化;新冠疫情加快了消費線上化趨勢;高利時代逐步轉(zhuǎn)向微利時代。面對競爭愈加激烈且多變的消費環(huán)境,運用科學(xué)的手段支撐決策、指導(dǎo)經(jīng)營和預(yù)判方向尤為重要。2011 年,IDC 和麥肯錫研究院對大數(shù)據(jù)的潛力和關(guān)鍵技術(shù)等進行了分析,指出數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來決策價值,將成為企業(yè)的關(guān)鍵競爭力。2015 年國務(wù)院頒布《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》,2019 年十九屆四中全會更是將數(shù)據(jù)列為一種生產(chǎn)要素。由此可見,大數(shù)據(jù)的重要作用和戰(zhàn)略地位。

    在紡織服裝企業(yè)中,一個有效的服裝供應(yīng)鏈依賴于對高度波動的需求進行快速準(zhǔn)確預(yù)測,企業(yè)可以運用數(shù)據(jù)分析,科學(xué)地在采購、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中探索發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、尋找規(guī)律、判斷趨勢、預(yù)測未來,進而提高企業(yè)庫存、物流、產(chǎn)品、客戶等方面的管理效率和整體收益。本文主要介紹數(shù)據(jù)分析方法及其應(yīng)用場景,并舉例說明數(shù)據(jù)分析在服裝企業(yè)經(jīng)營預(yù)測中的實踐應(yīng)用。

    1 數(shù)據(jù)分析思維

    數(shù)據(jù)分析思維的本質(zhì)是尋找事物之間的關(guān)系,兩個與多個事物之間可能存在相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系,或者具備一定的敏感性,數(shù)據(jù)分析就是通過科學(xué)的方法,在一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中,尋找出變量之間的聯(lián)系,探索業(yè)務(wù)背后的關(guān)聯(lián)和變化背后的原因,進而對想要分析的問題進行描述或預(yù)測。

    需要注意的是,具有相關(guān)關(guān)系的變量之間并不一定存在因果關(guān)系;因果關(guān)系有很多種形式,可以是一因一果,多因一果,一因多果,多因多果。

    2 數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用

    2.1 常用數(shù)據(jù)分析方法

    數(shù)據(jù)分析方法可以按照定性分析和定量分析來劃分。根據(jù)分析問題的復(fù)雜性,通常情況下,分析一個問題,需要定量分析和定性分析相結(jié)合,如果數(shù)據(jù)條件比較好,可以以定量分析作為基礎(chǔ),支撐定性分析做出最后的決策。

    常用的定性分析方法有:經(jīng)驗觀察法、訪談法、德爾菲法、頭腦風(fēng)暴法等。

    常用的定量分析方法有:機器學(xué)習(xí)算法,包括描述分析類的有降維、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等,預(yù)測分析類的有回歸分析、時間序列、邏輯回歸、決策樹、臨近算法、集成學(xué)習(xí)、支持向量機、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;建模算法包括漏斗模型、卡諾模型、價格敏感測試模型、巴斯模型、對應(yīng)分析法、協(xié)同過濾、對比測試等。

    2.2 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

    數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景非常廣泛,如戰(zhàn)略分析、經(jīng)營分析和投資分析等。以經(jīng)營分析為例,經(jīng)營的主要目標(biāo)是開源節(jié)流,開源表現(xiàn)在客戶管理、產(chǎn)品管理和營銷管理;節(jié)流主要指供應(yīng)鏈,包括采購、生產(chǎn)和物流環(huán)節(jié)。以客戶管理和產(chǎn)品管理為例,例舉對應(yīng)的分析方法如圖1所示。

    圖1 客戶管理和產(chǎn)品管理分析方法舉例Fig.1 Examples of customer management and product management analysis methods

    2.3 數(shù)據(jù)分析流程及應(yīng)用舉例

    圖2示出數(shù)據(jù)分析的完整流程。根據(jù)此流程,本文以某紡織服裝上市公司年報披露的營業(yè)收入數(shù)據(jù)為例,采用時間序列的方法,預(yù)測未來收入情況。

    圖2 數(shù)據(jù)分析流程Fig.2 Data analysis process

    本文要用到的數(shù)據(jù)為某上市公司年報中的公開數(shù)據(jù),屬于二手?jǐn)?shù)據(jù),直接到官網(wǎng)下載該公司近11年年度報告,查找并整理出近11年的各季度營業(yè)收入數(shù)值如表1所示。

    表1 某上市公司近11年季度營業(yè)收入Tab.1 Quarterly operating income of a listed company in the past 11 years 億元

    通常情況下,數(shù)據(jù)預(yù)處理是個較為復(fù)雜的過程,涉及到缺失值填充,異常值處理等步驟,本文使用的數(shù)據(jù)全部來自上市公司年報,數(shù)據(jù)整齊,因此無需處理。

    常用模型有機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,以及一些應(yīng)用較為廣泛的模型,如AARRR、RSM、PFM、KANO、漏斗模型等。本文案例是要預(yù)測收入,經(jīng)典的預(yù)測模型有回歸分析和時間序列算法,其中,時間序列適用于有季節(jié)(時間)波動、有趨勢的事物預(yù)測,如銷售、金融、股票、基金、成本、血壓等。對于既有季節(jié)波動又有趨勢的數(shù)據(jù),可以選擇時間序列分解預(yù)測法;對于只有季節(jié)周期波動的數(shù)據(jù),可以選擇時間序列Winter指數(shù)平滑法;對于只有趨勢變化的數(shù)據(jù),可以選擇時間序列Holt指數(shù)平滑法;對于變化比較平穩(wěn)的數(shù)據(jù),可以選擇時間序列簡單指數(shù)平滑法。

    圖3示出該上市公司近11年季度營業(yè)收入變化。通過觀察,可發(fā)現(xiàn)明顯的季節(jié)周期波動和上升趨勢,所以本文案例選擇時間序列分解預(yù)測法進行分析。

    圖3 某上市公司近11年季度營業(yè)收入折線圖Fig.3 Line chart of quarterly operating income of a listed company in the past 11 years

    本文案例以時間序列分解預(yù)測乘法模型為例,進行預(yù)測,模型如下:

    =×××

    式中:為預(yù)測值;(Trend)為趨勢因素,(Cycle)為生命周期,(Season)為季節(jié)因素,(Inregular)為不確定因素。

    本文案例目標(biāo)是預(yù)測2021年4個季度的營業(yè)收入,假設(shè)經(jīng)濟環(huán)境發(fā)展平穩(wěn),即暫不考慮不確定因素(如突發(fā)疫情影響),另外,生命周期通常情況下大于1年,所以也暫不考慮生命周期因素,通過對和的計算預(yù)測營業(yè)收入,即=×。

    具體計算層面,常用的工具有Python、SPSS、Excel等,本文用相對基礎(chǔ)的Excel工具簡單列示基本原理和操作步驟。

    基本原理:由于數(shù)據(jù)變化既有季節(jié)波動又有趨勢變化,需要將2種影響進行分解,分別計算出和。對于,采用回歸分析方法,即=+來計算;對于,因為一年4個季度,每個季度采集1次數(shù)據(jù),即步長為4,所以要分別求出每個季度的季節(jié)因子、、、,具體步驟如下:

    第1步:按照時間先后順序,將所有數(shù)據(jù)排成一列,并標(biāo)記好季節(jié)序號和時間序號,共計44個數(shù)據(jù);

    第2步:通過4項移動平均消除季節(jié)波動影響,再進行2項移動平均對數(shù)據(jù)進行對稱處理,得到的40個數(shù)據(jù)(即)與原始數(shù)據(jù)前后劇中對齊,確保要求的季節(jié)因子與實際季度一一對應(yīng);

    第3步:用對應(yīng)的原始數(shù)據(jù)除以新得到的數(shù)據(jù)(即),得到對應(yīng)的季節(jié)因子列;

    第4步:用均值法修正每一年同一季度,得到4個季節(jié)因子值:0.97、1.60、0.96、0.91;

    第5步:修正,使∑=4,得到修正后季節(jié)因子=088,=144,=086,=0.82;

    第6步:用Excel進行回歸分析,求的趨勢方程,先用原始數(shù)據(jù)除以對應(yīng)季節(jié)因子,得到?jīng)]有季節(jié)波動的一列新數(shù)據(jù),作為值輸入?yún)^(qū)域,值輸入?yún)^(qū)域選擇時間序號(即1,2,…,44),然后選擇置信度95%,輸出結(jié)果如表2~4所示。

    表2 回歸統(tǒng)計表Tab.2 Regression statistics table

    表3 方差分析表Tab.3 Variance analysis table

    表4 回歸參數(shù)表Tab.4 Regression parameter table

    得到趨勢方程=+=2948+0106,代入時間序號(即1,2,…,48),得到新的趨勢數(shù)據(jù)列,共計48個數(shù)據(jù);

    第7步:將48個趨勢數(shù)據(jù)乘以對應(yīng)季節(jié)因子,得到預(yù)測值,前44個數(shù)據(jù)做模型擬合檢驗備用,后4個數(shù)據(jù)即為2021年4個季度的預(yù)測數(shù)據(jù),分別是6.68、6.42、6.98、11.61億元。截至2022年5月,該公司2021年4個季度實際營業(yè)收入分別為6.28、6.81、6.81、11.90億元,與預(yù)測值相對誤差分別為6.42%、5.77%、2.46%、2.45%,均小于10%,預(yù)測準(zhǔn)確度相對較高,另外由于已知有新冠疫情影響,可根據(jù)實際情況參考以往災(zāi)害影響數(shù)據(jù),增加不確定因素的干擾,使預(yù)測更準(zhǔn)確。

    用均方根誤差來檢驗預(yù)測值同真值之間的偏差。偏差越小,模型擬合度越好,預(yù)測越準(zhǔn)確,公式如下:

    式中:為均方根誤差;為取樣點數(shù)目。

    本文案例的均方根誤差是0.615,偏差小,模型擬合相對準(zhǔn)確。

    可視化的原則是圖優(yōu)于表優(yōu)于文,常用的圖有:柱線結(jié)合圖、條形、直方圖、餅圖、折線圖、散點圖、氣泡圖、雷達圖、熱力圖、桑吉圖等,本文用折線圖為例,展示預(yù)測結(jié)果如圖4所示。

    圖4 某上市公司近11年季度營業(yè)收入實際值與預(yù)測值對比Fig.4 Comparison of actual and predicted value of quarterly operating income of a listed company in the past 11 years

    在企業(yè)實際應(yīng)用中,需要展示的數(shù)據(jù)通常是繁多復(fù)雜的,通常使用Tableau、WordArt、E-charts等工具制作數(shù)據(jù)看板等形式進行展示。

    3 結(jié)束語

    任何決策都需要有事先預(yù)測,預(yù)測的科學(xué)性決定預(yù)測的準(zhǔn)確性,文章通過梳理常用的數(shù)據(jù)分析方法,得出紡織服裝行業(yè)作為強季節(jié)性影響行業(yè),可以通過時間序列分析,得出相對準(zhǔn)確的銷售預(yù)測,進而指導(dǎo)采購、生產(chǎn)等產(chǎn)業(yè)鏈前端決策行為,有利于減少庫存、提高資金使用率和周轉(zhuǎn)率,進而提升企業(yè)運營質(zhì)效。

    除此之外,紡織服裝產(chǎn)品具有周期短、單品多,且銷售情況受市場喜好影響明顯,這就要求產(chǎn)品研發(fā)提前預(yù)判和客戶運營精準(zhǔn)分析,企業(yè)可根據(jù)自身產(chǎn)品和客戶的特點組合定制分析模型,開展數(shù)據(jù)分析工作。

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