夜雨聆风
下面分享两种销量预测发方法：移动平均销量预测、线性回归长期预判。
一、移动平均销量预测
【适用场景】
月度、季度短期销量预测，安全库存设置、采购备货计划制定。适合数据波动不大、趋势相对平稳的常规物料销量预估。
【核心工具：AVERAGE移动平均】
供应链日常备货，不需要复杂模型，周期移动平均是落地性最强、最受企业认可的简易预测方式，能够平滑短期数据波动，避免突发销量起伏影响备货决策。
【业务实操示例】
以近3个月销量做三期移动平均，预测下月销量：
1月销量、2月销量、3月销量为基础数据，4月预测值=前3个月销量平均值
输入公式：=AVERAGE(B2:B4)
下拉公式即可实现滚动取值：预测5月销量自动取2-4月数据、预测6月销量自动取3-5月数据，完美贴合移动平均逻辑。
二、线性回归长期预判
【适用场景】
产品有明显上升/下降线性趋势、需要做中长期销量预测、年度销售目标拆解、产能规划、长期采购预算申报场景。
【核心方法：散点图+线性趋势线+公式取值】
相较于移动平均只适合短期预判，线性回归可以捕捉数据整体涨跌趋势，预测结果更贴合长期市场走势，是供应链年度规划的核心数据分析工具。
【完整操作步骤】
1. 整理历史数据：X轴为月份（1、2、3…），Y轴为对应月份销量；
2. 选中数据区域，插入【散点图】；
3. 右键点击图表数据点，添加【线性趋势线】；
4.在趋势线设置中，勾选显示公式、显示R平方值；
5. 依据图表生成的y=ax+b公式，代入未来月份X数值，即可算出对应预测销量。
小知识点：R²越接近1，代表趋势拟合度越高，预测数据越可靠。
三、写在最后
✅移动平均AVERAGE = 短期销量预判、精准备货
✅散点图线性回归 = 中长期趋势预测、年度规划
供应链的核心竞争力，从来不是埋头做表，而是用数据降低库存风险、提升供应链效率、辅助科学决策。
