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在发卖运营操持（S&OP）的职责中，有一项至关主要的任务是对工厂发卖产品的历史数据进行细致的发卖预测。这一预测过程依据不同的行业及产品特性，采纳多种多样的方法。常见的预测方法包括大略均匀法、加权均匀法以及线性回归剖析等。每种方法均有其独特之处，因此，选择时需紧密贴合自身工厂的详细情形，灵巧运用。通过持续比拟预测结果与实际发卖数据的准确度，可以逐步摸索并确定最适宜本厂的预测模型。
接下来，我们将采取一组仿照数据来详细阐述如何利用上述三种方法构建工厂产品的发卖预测模型。在供应的表格中，B列向下延伸，列出了各种产品（如A、B、C等），而横向的C2至H2单元格则代表了不同的月份，依次为1月至6月；这些行列交点处的数值反响了各产品在相应月份的发卖额（单位：万元）。当前任务是基于这些已有数据，预测7月的发卖额。我们操持通过大略均匀法、加权均匀法和线性回归剖析这三种策略来实行预测。
为了知足需求，我们旨在设计一套自动化的函数公式系统，旨在实现发卖预测的“一键式”打算处理，从而极大地提高效率与准确性。
大略均匀法
大略均匀法是最直接的预测手段。要预测7月的发卖额，可以利用如下公式，并将其添补到相应数据列的末端：
I3 = AVERAGE(C3:H3)
该公式阐明：此公式打算C3至H3单元格范围内所有数值的均匀值，以此作为7月的发卖预测值。
其余，若不肯望手动添补每个单元格，可采取数组公式以实现批量打算：
=BYROW(C3:H7,AVERAGE)
该数组公式阐明：此公式会对C3至H7范围内的每一行数据运用AVERAGE函数，自动打算出各产品从1月到6月的均匀发卖额，进而实现预测目的。这种办法更加高效，一次性获取多行数据的均匀值。
效果如下图所示：
加权均匀法
在进行加权均匀法的公式设计前，先学习一下什么叫加权均匀法。加权均匀法是一种考虑了每个数据点主要性（权重）的均匀值打算办法。在不同情境下，数据点的权重可能依据韶光的远近、数据的可靠性或其它逻辑而有所不同。在发卖预测的情境中，较近期的数据每每被认为更能反响市场趋势，因此给予较高的权重。
以1月至6月的数据为例，我们假设这些月份的顺序同时也代表了它们的权重值（即1月权重为1，2月为2，依此类推）。此时，可以利用如下公式来进行加权均匀的打算：
=SUMPRODUCT(C3:H3,{1,2,3,4,5,6})/SUM({1,2,3,4,5,6})
公式阐明：
此公式首先通过SUMPRODUCT函数打算C3至H3单元格区间内数值与对应权重（1至6）的乘积之和，即加权求和。然后，将这个加权和除以权重的总和（1+2+3+4+5+6），以得到加权均匀值。这样的打算办法确保了近期数据在预测中霸占更大的比重，从而提高了预测的时效性和准确性。
同样地，我们可以采取数组公式来实现一键添补所有预测值，提高效率。以下是利用MAP函数合营LAMBDA函数实现的公式示例：
=MAP(B3:B7,LAMBDA(X,SUMPRODUCT(OFFSET(X,,1,,6),C2#)/SUM(C2#)))函数阐明：
MAP函数会遍历B3至B7范围内的每一个单元格（代表各个产品），对每个单元格运用定义在LAMBDA函数中的打算逻辑。
LAMBDA(X, ...)定义了一个匿名函数，个中X代表当前遍历到的单元格（产品标识）。
OFFSET(X, 0, 1, 1, 6)根据当前的产品标识X，向右偏移一列（到达发卖额数据列）并选取接下来的6个单元格（即对应1月至6月的发卖额）。
SUMPRODUCT(..., {1,2,3,4,5,6})，也便是C2#中的数据，打算发卖额序列与对应的权重（1至6）的乘积之和，表示了加权打算的过程。
末了，将上述加权和除以权重总和（1+2+3+4+5+6），得到每个产品基于加权均匀法的7月发卖额预测。
这个数组公式能够自动为列表中的每个产品打算出预测值，大大提升了处理速率和便捷性。
线性回归剖析
线性回归剖析作为一种统计手段，专注于探究两个或多个变量之间的关联，尤其是磋商当某变量（被称作因变量，常标记为Y）受一个或多个其他变量（自变量，常用X1, X2, ..., Xn表示）变动影响的情形。其根本目的是构建一个数学模型，以描述出自变量与因变量间的线性关联。
在电子表格环境中，预测下一期数据（如7月的发卖额）可通过运用预置函数实现，例如：
=FORECAST($I$2,C3:H3,$C$2#)
对此函数的阐明如下：
FORECAST函数在此用于基于历史数据进行线性回归预测。
参数7代表我们想要预测的是第7个月（即7月）的值。
范围C3:H3包含了前六个月的发卖额数据，作为输入的因变量序列。
数组{1,2,3,4,5,6}则代表了这些发卖额所对应的期间序号，视为自变量序列。
简而言之，这个公式利用指定的自变量（月份序号）和因变量（历史发卖额）数据，通过线性回归事理打算出第7个月份的预测发卖额。
数组公式如下：
=MAP(B3:B7,LAMBDA(X,FORECAST(I2,OFFSET(X,,1,,6),C2#)))
函数阐明：
MAP 函数对范围 B3:B7 中的每个元素运用一个定义好的匿名函数（由 LAMBDA 创建）。
LAMBDA(X, ...) 定义了一个大略的函数，个中 X 是从 B3:B7 中取出确当前元素。
FORECAST(I2, OFFSET(X, 0, 1, 1, 6), {1, 2, 3, 4, 5, 6}) ，也便是C2#,针对每个 X 位置实行以下操作：
OFFSET(X, 0, 1, 1, 6) 从 X 向右偏移一列（获取与 X 同行的下一个单元格开始的序列），并提取长度为6的数据序列，用作自变量。
I2 代表要预测的值所对应的因变量目标点。
{1, 2, 3, 4, 5, 6} 是韶光序列或周期序号，用作自变量序列的参考框架。
全体公式对 B3:B7 每个单元格实行上述预测步骤，输出预测结果序列，分别对应每个 X 位置的未来值预测。
末了总结：
综上所述，通过对大略均匀法、加权均匀法以及线性回归剖析的运用探索，我们不仅深入理解了各种预测模型的核心机制，还实践了如何在实际场景中利用Excel的强大功能来自动化发卖预测流程。大略均匀法供应了快速根本的预测视图；加权均匀法则通过授予不同数据点以权重，优化了预测的时效性与精确度；而线性回归剖析则深入挖掘数据间的关系，为长期趋势预测奠定了坚实的统计学根本。
每种方法各有千秋，适用场景互异，但共同构建了一个多层次、立体化的发卖预测体系。通过履行自动化公式系统，我们显著提高了预测事情的效率与质量，减少了人为偏差，使发卖运营团队能更专注于策略制订与市场相应。未来，随着数据量的增长与算法技能的进步，持续优化和定制化预测模型将成为提升企业竞争力的关键一环。终极，精准的发卖预测不仅助力库存管理、生产调度的科学决策，也是驱动企业资源有效配置、实现可持续增长的主要基石。
