Excel数据分析：科学地实现门店销售数据预测
数据分析与量化
以面包店经营为例，将会分3个部分（预测、现金流分析、成本分析）说明数据分析、数据模拟在实体店经营种的应用。
花小姐面包店记录了多年店内3种主要产品的销售数据，如下图所示。面包店的原材料会定期向供应商购买，并在大量购买时得到折扣。如果店内销售过旺，原材料就会紧缺，反之就会有库存。所以必须保持库存和产品的平衡，以保证产品最终用最新鲜的配料生产。
现在想基于这些数据改进面包店，但是受到库存地点限制必须预测未来的产品市场，并依此对人员和库存等进行战略性和长远的决策。
花小姐首先需要做的就是依据于多年积累的数据，使用合理的方法预测未来一定周期内的销售收入。
目前面包店已经收到这个月的订货，花小姐必须要在这个月确定本月和下个月的原材料订单，因此必须预测未来两个月内的销售数据，也就是利用上表种的173周数据预测未来8周的销量。
在未来两个月花小姐没有调整产品价格的计划，每种产品的单位质量和单价不变，因此预测原料的需求量首先要知道3种产品的销售量。建立该数学模型的思路：商品销售预测->商品重量预测->原材料预测。在excel中建立数学模型如下图所示：
（1）单元格B39:E213 为2017年3月份以来3种产品的每周的销售数据；
（2）C9单元格用于预测未来4周内法式面包的销售收入，其公式为：=SUM(INDEX($B$41:$E$299,$C$3,2):INDEX($B$41:$E$299,$C$3+3,2))。
（3）在C3单元格内输入开始的周数，初始值设置为174，即最后一周；
（4）在C10单元格用于统计未来4周内意大利式面包的销售收入，C11单元格用于统计预测未来4周内披萨的销售收入；
（5）D9:D11单元格区域内为每种商品的销售单价。
（6）在E9单元格种内输入C9/D9，其他依此类推；F9:F11单元格为每种商品的单位重量，数量乘以单位重量可以知道每种商品的重量；在C9单元格内输入公式E9*F9，其他依次类推；
（7）B14:E27单元格内计算每种商品需要的原料，按照每种商品需要的原料组成公式计算；在C15单元格内引用G9单元格数据；在E16单元格内输入=$C$15*D16计算法式面包需要的原料面粉的数量，其他原料成分计算以此类推；在D31单元格输入公式=SUM(E16,E20,E24)将3种商品的原料面粉求和，这是需要供应商提供的原料采购的数据。
选择B39:E213单元格内的任一单元格，使用预测工具。
为了保证效果，这里使用ARIMA模型预测，可以看到法式面包有趋势但没有周期；意大利面包既有周期又有趋势性。
3种商品的预测重量及原理的采购数量在数据模型种已经完成计算，如下图所示：
根据在模型种预测计算出来未来两个月的原材料需求量，此时一定会根据现有的库存和原材料的新鲜程度来指定最佳的订货数量。
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