2019天猫双11销售额预测：2583.387亿

来源：本文来自《趣味数据周刊》

作者：herain

数据预测，不是实际值，不要迷信

一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11，希望我们的梦想一一实现，再创销售奇迹。

等不及，我们一起预测2019天猫双11销售额。

注释：times代表第几次，gmv代表销售额

1、历年销售预览：

2、简单的折线图：

3、绘制散点图：

看一看次数与销售额的的关系，可以看一个有坡度弯曲的曲线，如果强行采用一元线性回归，预测第11次双11的销售额（GMV）会低估。

   

    

     

      

     
     

      

       
 
        

      
     
    

     

      

     
     

      

        >tianmao <- data.frame(
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
 
       

      
     
    

     

      

     
     

      

        times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
       
gmv=c(0.5,9.36,52,191,350,571,
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
 
       

      
     
    

     

      

     
     

      
 912,1207,1682,2135));
       

      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
      
 
       

     
    

     

      

     
     

      

        > library('car')
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
      
 
       

     
    

     

      

     
     

      

        > library(carData)
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
      
> scatterplot(gmv~times, data=tianmao,spread=F,
lty.smooth=1, pch=18, xlab="times",ylab="gmv",
cex.lab=0.7, family = 'SimSun')
#很高的相关性

      
 
       

     
    

     

      

     
     

      

        > cor(tianmao[,1],tianmao[,2])
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
      
 
       

     
    

     

      

     
     

      

        [1] 0.9517394
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
   
  

4、预测开始：

4.1、用一元线性回归预测（我知道上图看明显是曲线，因为数量小，可以试试预测值）

   

    

     

      

     
     

      

       
 
        

      
     
    

     

      

     
     

      

        tianmao <- data.frame(
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
 
       

      
     
    

     

      

     
     

      

        times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
       
gmv=c(0.5,9.36,52,191,350,571,
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
 
       

      
     
    

     

      

     
     

      
 912,1207,1682,2135));
       

       
> md<-lm(gmv~times, data=tianmao)
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
   
  

得到线性预测函数：

   

    

     

      

     
     

      

       
 
        

      
     
    

     

      

     
     

      

        x0<-data.frame(times=11)
       
predict(md, newdata=x0)
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
   
  

预测2019年，第11次的销售额gmv=2013.585。

   

    

     

      

     
     

      

       
 
        

      
     
    

     

      

     
     

      

        predict(md, x0, interval="confidence", level=0.95)
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
   
  

在置信度为95%的条件下预测gmv区间：[1627.233， 2399.937]

4.2、非线性的广义相加模型预测，对非线性的拟合会好一点

   

    

     

      

     
     

      

       
 
        

      
     
    

     

      

     
     

      

        > library(mgcv)
       
> library(nlme)
       
> model <-gam(gmv~s(times),data = tianmao)
       
> summary(model)
       

       
>x0<-data.frame(times=11)
       
> predict(model, newdata=x0)
       
 1
       
2583.387
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
   
  

预测2019年，第11次的销售额gmv= 2583.387。

5、结合一元线性回归模型的预测 和 相加模型的预测 

提前恭喜天猫2019年第11次双11大卖

天猫销售额保底：2013.585亿

有望创作新高：2583.387亿

最可能的销售额：2298.486亿

完

“欢迎来访~”