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《数据、模型与决策》案例分析三 Vintage饭店预测食品和饮料销 售案例报告 2014 年 01 月 20 日 目录 一、 案例背景 3 二、 案例分析 4 三、 总结和建议 12 一： 案例背景 预测食品与饮料的销售额 Vintage 饭店位于靠近佛罗里达的 Fort Captiva 岛上，是一个公众常去的场所。它由 Karen Payne 拥有和经营，到目前经营已超过 30 年。在这期间，Karen 一直在寻求店建立以新鲜海味设置的高质量正餐的饭店信誉。Karen 及其员工的努力被证实是成功的，她的饭店成为岛上最好的和营业额增长最快的饭店之一。 Karen 为确定饭店未来的增长计划，需要建立一个系统，这个系统使她可提前一年预测今后每个月食品和饮料的销售额。Karen 拥有如下资料，下表中的资料是在三年的经营中有关食品和饮料的销售总额。 附表：食品和饮料的销售额（单位：千美元） 月份 第一年 第二年 第三年 1 242 263 282 2 235 238 255 3 232 247 265 4 178 193 205 5 184 193 210 6 140 149 160 7 145 157 166 8 152 161 174 9 110 122 126 10 130 130 148 11 152 167 173 12 206 230 235 管理报告 分析 Vintage 饭店的销售资料，为 Karen 准备一份囊括你的发现、预测和建议的报告，其容包括： 1、将给定数据输入到 SPSS 软件中，并在报告中显示出来； 2、时间序列的图形分析。（用 SPSS 软件绘图） 3、对数据的季节性分析。指出每个月的季节指数，并讨论各月销售额的高低。季节指数有直观上的意义吗？对此应加以讨论。 4、预测第 4 年 1～12 月的销售额。 5、假设第 4 年 1 月份的销售额为 295（千美元），你的预测误差为多少？在你的报告中，给出分析评论的结果。 二：案例分析 原理分析 通过观察 Vintage 饭店前三年销售额，我们发现，历史数据形成一个时间序列， 同时，基于对卡普蒂瓦岛旅游市场的分析，我们估计 Vintage 饭店的销售额应该受旅游市场的季节性影响，即可能在冬季会有更高的销售额，因此我们考虑通过对 Vintage 饭店历史数据的趋势成分、循环成分、季节成分等进行分析，进而对时间序列的未来值进行合适的预测或判断。 使用工具说明 MiniTab16 Statistical Software Microsoft Excel 2010 3.销售分析和预测 时间序列图 历史三年的销售数据如下，将其按照时间先后建立应变量 Yt（销售额）和 t 自变量 t(月份)之间的对应关系，如表 1 所示： 表 1：销售额和月份之间的关系表 月份 t 第一年 销售额 t 第二年 销售额 t 第三年 销售额 1 1 242 13 263 25 282 2 2 235 14 238 26 255 3 3 232 15 247 27 265 4 4 178 16 193 28 205 5 5 184 17 193 29 210 6 6 140 18 149 30 160 7 7 145 19 157 31 166 8 8 152 20 161 32 174 9 9 110 21 122 33 126 10 10 130 22 130 34 148 11 11 152 23 167 35 173 12 12 206 24 230 36 235 来源：自制 图 1：历史三年的销售额时间序列图 Vintage Vintage 饭店的食品和饮料销售额 - 时间序列图 300 282 263 265 255 250 242 235232 247 238 230 235 额 售 200 销 206 205 210 193193 184 178 174 173 167 166 160 152 152 150 157161 149 145 140 148 130 130 122 126 110 100 4 8 12 16 20 24 28 32 36 指数 来源：minitab 软件 从图 1 可以看出，Vintage 饭店销售额在每年 1 月份最高、9 月份最低。1 到 9 月份是一个下降的趋势，9 到 12 月份逐步回升呈一个上升的趋势，且三年12 个月的变化趋势基本一致，这可能和当地的气候和旅游的游客人数等因素有关，故此可以看出销售额存在一个按照月份变化的季节成份影响。 进一步分析可以看出，尽管每一年的各个月份存在一致的季节因素影响，但是每一年也比前一年存在一定的上升，故在季节因素之外还存在趋势模式。总的来说，通过序列图，基本可以看出销售额是一个随之月份变化的季