本数据聚焦于预测中式门窗的需求量。对公司而言，通过预测各区域对该产品的需求量，可以精准配置生产技术人员和设备资源，合理规划生产能力，避免人力资源闲置或产品供不应求的情况发生。对于建筑设计单位、家装公司、门窗经销商及相关服务商而言，这些预测数据可作为其生产计划和库存管理的重要参考。基于对未来市场需求趋势的理解，供应商可以相应调整供应和服务策略，避免原材料及成品的积压或短缺。
1.数据采集：采集中式门窗的销售数据，包括统计时间、分析时间、订单编号、销售区域、产品名称、订单数量/㎡、订单金额/元。 2.数据预处理：对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。 3.数据加工与分析：（1）计算历史需求量：对于每个具体型号的产品名称，使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出其过去365天、90天和30天的总需求量。（2）建立需求量预测模型：每种产品名称的未来30天需求量预测值=[(过去365天总需求量÷365*a)+(过去90天的总需求量÷90*b)+(过去30天的总需求量÷30×c)]*30*k；其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k 基于市场增长预期进行修正。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
统计时间 |
-- | -- |
分析时间 |
-- | -- |
订单编号 |
-- | -- |
销售区域 |
-- | -- |
产品名称 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 统计时间 | 2024-06-05 - 2025-06-04 |
| 分析时间 | 2025-06-05 |
| 订单编号 | ORD-CHN6T-*****-X4K9L2M |
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