本数据聚焦于预测吉林地区信息推广服务的需求量。对于服务提供商而言，通过把握东北区域中小企业数字化转型进程中的推广需求节奏，可合理规划服务覆盖范围与支持能力，提升资源使用效率。对本地广告公司、园区服务机构及区域代理商而言，该数据有助于提前布局客户开发与资源整合，优化服务供给节奏，增强在成长型市场的渗透能力与客户满意度。
1.数据采集：采集吉林地区信息推广服务的销售数据，包括统计时间、分析时间、订单编号、销售区域、服务名称、订单数量/次、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：对于每个服务名称，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：该服务名称的未来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 |
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订单编号 |
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销售区域 |
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服务名称 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 统计时间 | 2024-09-12 - 2025-09-11 |
| 分析时间 | 2025-09-12 |
| 订单编号 | AD-JL-*****-8K2L5Z7M |