本数据聚焦于预测上海地区信息推广服务的需求量。对于服务提供商而言，通过预判这一高竞争市场未来在品牌、效果类投放等方面的需求趋势，可提前调配优化师团队、媒体资源与技术支持力量，提升服务承接能力。对广告代理公司、媒体渠道及本地服务商而言，该数据有助于科学制定采购计划与客户承接策略，优化预算分配与执行节奏，提升区域市场响应效率与运营连续性。
1.数据采集：采集上海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 | 2024-07-28 - 2025-07-27 |
| 分析时间 | 2025-07-28 |
| 订单编号 | AD-SH-*****-5M9K4L6X |