天貓雙十一成交額是如何預測的

哈嘍你們好，我是可樂

雙十二立刻就要來了，不由讓人回想起雙十一，今年你剁手了嗎

2020年淘寶雙十一成交額4982億，要知道2019年是2684億，猛地一瞅，好傢伙，

但總量愈來愈大的同時增加率卻逐年下降呀，且今年的統計口徑和歷年都不同（後面會說統計口徑的問題）。

其實早在2019年雙十一前，網友們就開始討論雙十一數據造假的問題了，有網友對歷年數據進行擬合而且成功預測19年的成交額，結果都高度吻合。

今天咱們主要是藉着雙十一成交額這個數據來聊一聊 時間序列分析的問題

時間序列，顧名思義，就是數據隨時間變化

時間序列進行預測的關鍵，是肯定已有時間序列的變化模式，並假定這種模式會延續到將來

名詞解釋

時間序列：數據隨時間變化的形式

經濟數據大多呈時間序列的形式，如歷年淘寶雙十一成交額

一個時間序列的變化一般能夠由如下4種成分組成：

• 趨勢：時間序列呈現的某種持續上升/降低的變化。趨勢能夠是線性的，也能夠是非線性的。

想要肯定一個時間序列是否包含趨勢成分，可對數據進行迴歸分析，獲得擬合的趨勢線，並進行顯著性檢驗，經過檢驗，則說明線性趨勢顯著

• 季節性：時間序列在一年中出現的週期性波動就是季節性。

想要肯定一個時間序列是否包含季節性的成分，須要至少兩年的數據，

• 週期性：時間序列中呈現的圍繞長期趨勢的波浪或振盪式變更，週期性一般由經濟環境的變化引發。

• 隨機性：除了趨勢、季節性、週期性變更之外的某種隨機的變更

作時間序列分析最關鍵的就是一個假設，假設如今的這種變化趨勢會延續到將來

下面介紹幾種時間序列預測的方法

平滑預測法

只含有隨機成分，不存在趨勢或季節性成分的可用該方法，平滑預測法包含簡單平均法、移動平均法、指數平滑法，經過平滑就能夠消除隨機波動

簡單平均法

以必定觀察期的數據求得平均數，並以所求平均數爲基礎，預測將來時期的預測值。簡易平均法是最簡單的定量預測方法

以下圖用簡單平均法預測2020年淘寶雙十一交易額

由於近期的數值遠比遠期的數值更有做用，所以這樣預測的結果是不夠準確的。

移動平均法

移動平均法就是利用近期的數據來預測將來的方法，也能夠細分紅兩種方法，簡單移動平均法和加權移動平均法。

簡單移動平均法是將最近期的數據平均後最爲下一期的預測值

能夠用Excel來作
進入路徑：數據——數據分析——移動平均
輸入：輸入數據源
間隔：指定使用幾組數據來得出平均值，即公式中的n，移動個數。
輸出：肯定輸出區域以及圖表

仍是雙十一數據，能夠取間隔爲3和2時分別計算一下看看。

須要注意的是：

• 移動平均的項數不宜過大

• 加大移動平均法的期數（即加大n值）會使平滑波動效果更好，但會使預測值對數據實際變更更不敏感

• 移動平均法要由大量的過去數據的記錄

關於用Excel進行時間序列分析的問題，以前我也寫過一篇文章：

Excel預測工做表

指數平滑法

指數平滑法是對觀察值進行加權從而進行預測的一種方法，經過對不一樣時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值可以迅速反映市場實際的變化。

Excel裏也有指數平滑的方法
路徑：數據——數據分析——指數平滑，注意這裏填的是阻尼係數

趨勢序列預測

當序列存在明顯的趨勢時，就再也不適用上述方法了，應用趨勢序列預測的方法。

線性趨勢

呈現出增加/降低的線性變化趨勢，有點回歸分析那味兒了，能夠用Excel裏的趨勢線來預測，選擇線性趨勢，勾上顯示公式和R平方，代入線性公式，獲得2020預測值。

非線性趨勢

其實這個淘寶雙十一的數據咱們很明顯地看出來它是呈指數遞增的，那就在趨勢線裏選擇指數，獲得指數曲線的預測方程，代入公式預測2020年數據，能夠看到偏差仍是挺大的。

能夠用二項式來預測，能夠看到R方爲0.9996，說明擬合效果不錯，預測值和實際值的偏差並不大（怪不得你們總以爲人家造假呢），比線性和指數都要好，把公式代入獲得2020年預測值爲3280， 阿里官方的統計口徑是11.1日至11月11日0.30分累積3723億，最終的成交金額爲4982億。

這裏有個統計口徑的問題，以前幾年的數據都是當天的成交額，而2020年則變成了11月1日~11日的累積成交額，再結合增加率看看，說明什麼呢？你們心知肚明就行了哈。

行吧，那就以今年的4982億來預測下2021年雙十一成交額，那確定也是累計成交額，仍是用二項式來擬合，（拍腦殼）想出一個數字： 5217
就，拭目以待吧

明天見！