全文约1500字，与您一同探讨销售预测与补货策略的精进之道。
大家好，我是古老师。在前次的分享中，我们深入探讨了依据历史数据来制定补货计划的策略，而现在我们转向了另一个重要的议题——如何通过历史销售数据来更精确地进行销售预测。
在进行月销售量预测前，我们首要的任务是汇总历史月销售数据。这个任务最有效的完成方式就是利用聚合函数。让我们一步步地解析这个流程：
第一步，新建一张工作表，命名为“月销售预测”。
第二步，在合适的位置输入以下公式，以便汇总月度销售数据：
=LET(销售明细!C列, 你的出库明细数据的C列, 函数!B列, 你的出库明细数据的B列代表产品或类别, MONTH(销售明细!A列), 你的出库明细数据的A列代表入库日期, SUM(销售明细!C列), 当C列的值大于0时)
这个公式中，LET函数用于定义变量以简化复杂公式。PIVOTBY函数则用于创建动态的数据表，对产品进行去重处理，并将入库日期转换为月份来进行汇总。通过SUM函数对销售数据进行汇总。
完成了历史月销售数据的汇总后，接下来我们可以使用FORECAST函数来预测12月的销售值。这个函数基于线性回归方法，通过现有的数据点来预测未来的值。
用于预测的公式如下：
H2=FORECAST(12, B2:F2, $B$1:$F$1)
这里的参数分别代表：12月（即第12个月），7月至11月的产品月销售数据，以及7月到11月的月份数字。
为了更精确地评估和调整生产计划，我们可以新建一列并命名为“本月预计”。接着，计算12月15日至31日的预计销售数据。这需要我们使用到实际销售数据与预测销售数据的比较。
具体步骤如下：汇总12月截至今日（12月14日）的实际销售数据。然后，将这个实际数据与预测的12月总销售数据进行比较，以估算剩余时间内的预计销售量。通过公式=H2-G2来计算这个预计销售数据。
根据这个结果，我们可以进一步分析产品的后续生产计划。如果计算结果为负数，表示需求超出预期，可能需要增加排产。反之，如果结果为正数且数量较大，则可能表明销售未达预期，需考虑减少排产或调查原因。
这种分析方法为PMC团队提供了宝贵的决策支持工具。通过持续的数据分析和生产策略调整，企业可以确保生产的灵活性和响应速度，同时避免过度生产和库存积压的风险。定期回顾预测模型的表现并与实际销售情况进行对比，对于维持模型的准确性至关重要。
科学的数据分析和灵活的生产策略相结合，将有助于企业在激烈的市场竞争中保持优势。这不仅能够帮助企业更好地应对市场的不确定性，还能够实现生产的持续优化和可持续发展。