在AI与数据驱动日益深入的今天，产品经理如何构建一套既能贴合业务节奏、又具备可解释性的销售预测模型，成为连接战略与执行的关键一环。说到需求预测，先要搞清楚它的定义：就是通过分析历史数据与影响因子，对未来某一时间段内（如每天、每周、每月）的商品需求量进行预估的过程。搞清楚定义后我们要了解预测有哪些方法？（比如移动平均、指数平滑、机器学习模型…）毕竟它们对应的数据规模是有差距的，比如一家社区小卖铺去用机器学习模型去预测销售吧？了解方法之后我们要搞明白它们适用场景。就先前面提到的场景、规模等因素的匹配才能发挥算法的最大价值。那现在我们举例来讲，比如一家小超市什么时候采购，采购什么东西，采购多少往往都是凭借经验，虽然简单、快速，但是不稳定、不准确而且非常依赖资深员工经验 、难以传承、无法规模化。往往会出现采多了卖不完滞销了或者采少了不够卖的情况。所以如果我们能预测出商品需求量就会事倍功半。在正式构建数据模型之前，我们需要先理清楚：我在预测什么？（比如：明天绿茶的销量？本周所有茶点的总需求？）影响这个需求的因素有哪些？（比如：星期几？天气？是否节假日？是否做了促销？…）数据在哪里？格式怎样？如何采集？我的预测目标是“精准数值”还是“趋势判断”？比较简单的方法有移动平均法和回归分析法，前者很简单就是我们平常所说所用的平均法，后者我们重点讨论。线性回归——引入变量，可解释性强。简单理解为如果你发现：周末销量比工作日多30%、促销日销量多50%、下雨天销量下降20%那么，就可以用一个公式，类似：预测销量=a×星期几+b×是否促销+c×天气+d；适合场景：你有一些明确的、可量化的变量（比如：星期几、是否节假日、是否促销）销量有一定的规律性，但不是特别复杂下面我们来实操一下，比如我有一些数据，想用线性回归做预测，怎么操作？一步步教你！假设你的数据表包含以下字段：步骤 1：准备好你的数据（下表左侧部分）你需要确保你的数据是按行记录每一天的销售情况，每一列是：1）因变量（Y）：你要预测的东西，比如“销量”2）自变量（X）：可能影响销量的因素，比如：星期几（可转为数字：周一=1，周二=2…）是否周末（是=1，否=0）是否促销（是=1，否=0）是否节假日（是=1，否=0）天气（可编码：晴=1，雨=0）温度（数值型）步骤 2：在表格中使用数据分析中的“回归”算法，分别分别选择数据集及输出内容位置即可得到下表右侧部分内容步骤 3：解读模型结果，用于预测（基于表格中选择的表格给出计算公式后，在后面填入变量值即可得出预测值）本文由 @一名产品小白 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议