见汇集法进行销售预测。 表1 项目 甲销售员预测 最高 最可能 最低 乙销售员预测 最高 最可能 最低 丙销售员预测 最高 最可能 最低 经理预测 最高 最可能 最低 销售量（件） 1200 1000 800 1500 1200 1000 1200 900 700 1150 1000 900 概率 0.3 0.5 0.2 0.2 0.5 0.3 0.2 0.6 0.2 0.2 0.5 0.3 【分析】根据表1的资料，先用概率计算出每位预测者的期望值如表2所示： 表2 项目 甲销售员预测 最高 最可能 最低 期望值 乙销售员预测 最高 最可能 最低 期望值 丙销售员预测 最高 最可能 最低 期望值 销售量（件） 1200 1000 800 1500 1200 1000 1200 900 700 概率 0.3 0.5 0.2 0.2 0.5 0.3 0.2 0.6 0.2 销售量×概率（件） 360 500 160 1020 300 600 300 1200 240 540 140 920 经理预测 最高 最可能 最低 期望值 1150 1000 900 0.2 0.5 0.3 230 500 270 1000 然后用加权平均法加以综合，由于经理的预测权重为2，销售人员的预测权重均为1，所以，综合的预测销售量＝ 2.专家判断法 ＝1028（件）。 专家判断法，是由专家根据他们的经验和判断能力对特定产品的未来销售量进行判断和预测的方法，主要有以下三种不同形式：（1）个别专家意见汇集法；（2）专家小组法；（3）德尔菲法。 意见汇集法和专家判断法一般适用于不便直接向顾客调查的公司。 3.调查分析法 调查分析法是指通过对有代表性顾客的消费意向的调查，了解市场需求的变化趋势，进行销售预测的一种方法。 在调查时应当注意的问题包括： （1）选择的调查对象要具有普遍性和代表性，调查对象应能反映市场中不同阶层或行业的需要及购买需要； （2）调查的方法必须简便易行，使被调查对象乐于接受调查； （3）对调查所取得的数据与资料要进行科学的分析，特别要注意去伪存真、去粗取精，以保证所获得的资料具有真实性、代表性。 调查分析法一般适用于顾客数量有限，调查费用不高，每个顾客意向明确又不会轻易改变的情况。
二、销售预测的定量分析法
定量分析法，又称数量分析法，是指在预测对象有关资料完备的基础上，运用一定的数学方法，建立预测模型，做出预测。
图2 销售预测定量分析方法 1.趋势预测分析法 （1）算术平均法 【案例2】某公司过去8年的产品销售量资料如表3所示： 表3 2007－2014年的产品销售量资料 年度 销售量（万件） 2007 5000 2008 4500 2009 4800 2010 5100 2011 5300 2012 5400 2013 5450 2014 5600 要求：根据以上资料，用算术平均法预测公司2015年的销售量（计算结果保留整数）。 【分析】根据算术平均法的计算公式： 2015年公司预测销售量 ＝（5000＋4500＋4800＋5100＋5300＋5400＋5450＋5600）/8＝5144（万件） 算术平均法适用于每月销售量波动不大的产品的销售预测，当各历史时期的销售量呈现增减趋势时，就不宜采用算术平均法了，因为算术平均法把每个样本值看成同等重要，不能体现这种增减趋势。 （2）移动平均法 【案例3】某公司过去8年的产品销售量资料如表3所示： 表3 2007－2014年的产品销售量资料 年度 销售量（万件） 2007 5000 2008 4500 2009 4800 2010 5100 2011 5300 2012 5400 2013 5450 2014 5600 要求（1）：根据以上资料，用移动平均法预测公司2015年的销售量（假设样本期为3期，计算结果保留整数）。 【分析】移动平均法下2015年公司预测销售量＝（5400＋5450＋5600）/3＝5483（万件） 移动平均法是以最后一个m期的平均数作为未来第n＋1期销售预测值。 缺点：只考虑近期对预测期的影响，没有考虑远期对预测期的影响。 为了能使预测值更能反映销售量变化的趋势，可以对上述结果按趋势值进行修正。其计算公式为： 沿用案例3中的资料，要求（2）：用修正的移动平均法预测公司2015年的销售量。 【分析】公司2014年的预测销售量＝（5300＋5400＋5450）/3＝5383（万件） 修正后2015年的预测销售量＝5483＋（5483－5383）＝5583（万件） 移动平均法适用于销售量略有波动的近期预测。 （3）加权平均法 【案例4】沿用案例2中的资料，假设2007－2014年各期数据的权数如表4所示。 表4 2007－2014年各期数据的权数 年度 销售量（万件） 权数 2007 5000 0.03 2008 4500 0.05 2009 4800 0.08 2010 5100 0.1 2011 5300 0.13 2012 5400 0.17 2013 5450 0.21 2014 5600 0.23 要求：根据以上资料，用加权平均法预测公司2015年的销售量（计算结果保留整数）。 【分析】根据加权平均法的计算公式： 2015年公司预测销售量 ＝5000×0.03＋4500×0.05＋4800×0.08＋5100×0.1＋5300×0.13＋5400×0.17＋5450×0.21＋5600×0.23＝5309（万件） 注意：权数的规定采取“近大远小”的原则，以使预测值更接近近期的样本值。 加权平均法较算术平均法更为合理，计算也较方便，因而在实践中应用较多。 （4）指数平滑法 指数平滑法实质上是一种加权平均法，是以事先确定的平滑指数a及（1－a）作为权数进行加权计算，预测销售量的一种方法。 其计算公式为：Yn＝aXn－1＋（1－a）Yn－1
如果平滑指数a的取值越大，则近期实际销售量对预测结果的影响越大；如果a的取值越小，则近期实际销售量对预测结果的影响也越小。
【案例5】沿用案例2中的资料，假设2014年预测销售量为5500万件，平滑指数＝0.6，用指数平滑法预测公司2015年的销售量。（计算结果保留整数） 【分析】根据指数平滑法的计算公式：
2015年公司预测销售量＝0.6×5600＋（1－0.6）×5500＝5560（万件） 与加权平均法相比，指数平滑法有以下两个优点： 第一，a值可以任意设定，比较灵活方便；
第二，在不同程度上考虑了以往所有各期的观察值，比较全面。 2.因果预测分析法
因果预测分析法就是指确定影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法。
因果预测分析法最常用的方法是回归分析法。回归分析法又包括回归直线法、对数直线法和多元回归法等。
（1）回归直线法
已知：（i=1,n）都在直线y＝a＋bx上 求：a、b
待求出a、b的值后，代入y＝a＋bx，结合自变量x的取值，即可求得预测对象y的预测销售量或销售额。