编辑导语：产品经理往往需要对之后的业务发展进行预测，这时就可以利用预测模型。但假若你不会写代码、跑模型，怎么办？本篇文章里，作者结合三个案例，对不会写模型代码的产品经理如何做销量预估一事进行了总结，一起来看一下吧。

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工作中为了对业务未来的发展有个大致的评估与掌握，经常需要对下月、下个季度、明年等做预测，往往需要预测模型的参与，为公司抓住未来的机遇做铺垫策。那么对于不会写代码跑模型的产品经理，怎么来做预估呢？
本文以三个案例着手，来给大家讲一下。
一、案例一：Excel操作方式来预测根据历史月度销量预测2021-09、10、11、12月的销量数据。

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先看下散点图，大致浏览下是否存在极值（若有，则排除掉）以及两个变量之间是否存在关联趋势：

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拟合注意事项：

1. 用Excel拟合的时候尽量将各个趋势线均尝试下，选择R2较为接近1的方式。R2越接近1，代表拟合效果越好。
2. 尝试下来，发现多项式拟合效果较好，且“顺序”越往上增加，R2越接近1。但本数据源不多，且多项式拟合多采取二项式或三项式即可满足需求，所以为避免过拟合，取3即可。

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拟合出的结果如下，多项式公式如图中所示：

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给数据源增加一列辅助列；
将21、22、23、24分别带入y = -0.5908x^3 + 19.576x^2 – 73.697x + 2128.3
则得到2021-09、10、11、12月的预测销量。

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二、案例二：Tableau操作方式来预测数据源如下：

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操作步骤步骤1：先将月份拉列，销量拉行，制作出折线图。数据源中“月份”是文本格式，需改成日期格式。

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步骤2：点击列上的“月份”，改成离散。

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步骤3：点击折线图选择“显示趋势线”。

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点击折线图表，选择“编辑所有趋势线”，可以看到该预测模型为“线性”预测。

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点击折线图表，选择“描述趋势模型”，可以看到该“线性”预测的R平方值。

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步骤4：按照步骤3的方法，选择“编辑所有趋势线”依次选择“线性”、“指数”、“多项式”2度、“多项式”3度，并查看对应的R平方值，选择其中R平方值最靠近1 的模型来作为最终的预测模型。
可以看到：“线性”预测R方为：

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“指数”预测R方为：

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2度“多项式”预测R方为：

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3度“多项式”预测R方为：

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