奶茶銷售助手系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)目錄1緒論 [摘要]隨著我國飲料市場的快速發(fā)展，零售飲品產(chǎn)業(yè)市場競爭日益激烈，各大中小城市中隨處可見品牌連鎖奶茶飲品加盟店，凸顯出巨大的市場需求。但是，并非所有奶茶飲品門店的經(jīng)營與銷售都表現(xiàn)良好，受諸多因素的影響，奶茶店的銷售無法實現(xiàn)相對準確的預(yù)測。這對于奶茶店的加盟與擴展帶來了一定的阻礙。本文的研究目標是構(gòu)建一個基于大數(shù)據(jù)的奶茶銷售助手系統(tǒng)，尋找奶茶銷售的預(yù)測方法。本文從相關(guān)網(wǎng)站上爬去一點點奶茶的2019年11月的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括商品配比、配料、銷售數(shù)據(jù)、會員信息等作為關(guān)鍵特征，選取ARIMA模型作為研究模型，建立并訓(xùn)練相應(yīng)的奶茶銷售預(yù)測模型，并利用這些模型預(yù)測選取時間之后的奶茶銷售情況，希望能為奶茶飲品行業(yè)的投資和發(fā)展提供一些建議和幫助。[關(guān)鍵詞]奶茶銷售預(yù)測；ARIMA模型；大數(shù)據(jù)；Python1緒論研究背景和意義1.1.1研究背景如今大數(shù)據(jù)時代里，各種智能化管理和信息技術(shù)的運用商業(yè)化，越來越多的實物用數(shù)據(jù)代為表示，能直觀的顯示問題。如今，各大中小城市中都遍布連鎖飲品企業(yè)，一點點奶茶成為飲品市場中的重要力量。如何實現(xiàn)一點點奶茶進銷存的科學管理，以降低運營成本，提升銷售利潤成為企業(yè)不斷完善的重要內(nèi)容。一點點奶茶店的進銷存數(shù)據(jù)，可以通過爬蟲技術(shù)，對這些數(shù)據(jù)進行清洗，可視化分析，能給經(jīng)營者挖掘出客戶的喜好，熱銷時段等等隱藏信息，使得運營者如虎添翼。1.1.2研究意義網(wǎng)絡(luò)爬蟲是對不同網(wǎng)頁進行下載和分析，經(jīng)過存儲、相關(guān)度計算、排序，再將關(guān)鍵詞展現(xiàn)到用戶面前。本文以一點點奶茶銷售與經(jīng)營相關(guān)數(shù)據(jù)為對象，完成一個基于大數(shù)據(jù)的奶茶銷售預(yù)測。通過數(shù)據(jù)的清理、集成、規(guī)約，最終實現(xiàn)分析結(jié)果的可視化。通過反饋回的奶茶店商品信息與解析結(jié)果，為奶茶店加盟制定個性化的營銷策略提供依據(jù)。研究目標及內(nèi)容1.2.1研究目標本課題的研究目標是完成一個基于大數(shù)據(jù)的奶茶銷售預(yù)測，在大數(shù)據(jù)的背景下，建立奶茶銷售預(yù)測模型，能夠更好的幫助一點點奶茶的加盟商來預(yù)測不同時間的銷量、不同品類的銷量，更進一步分析影響奶茶銷售影響因素來提高奶茶進銷存管理質(zhì)量。此次課題研究通過對目前已有的銷售預(yù)測模型的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進行研究，以建立模型為手段，輔以網(wǎng)絡(luò)、文獻檢索等手段來完成基于大數(shù)據(jù)的奶茶銷售預(yù)測。1.2.2研究內(nèi)容1.分析奶茶店進銷存管理現(xiàn)狀，總結(jié)當前相關(guān)研究的趨勢。2.學習并研究ARIMA模型的原理和構(gòu)建過程，作為奶茶銷售助手系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。3.對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，可視化分析影響奶茶銷售的因素，包括宏觀經(jīng)濟、奶茶包裝、季節(jié)因素等。4.建立ARIMA模型，選取特定時間段數(shù)據(jù)來預(yù)測一點點奶茶銷量，建立模型的過程中需注意參數(shù)的選擇，通過模型預(yù)測結(jié)果從而選出最精準的預(yù)測模型。5.使用部分數(shù)據(jù)集作為驗證分析的結(jié)果，對模型進行測試，測試其是否存在漏洞及使用邏輯錯誤等問題，從而進行預(yù)測模型的改正。6.對建立模型的過程中遇到的問題及自身感悟進行總結(jié)。研究方法和手段1.3.1研究方法1.文獻研究法：通過查找文獻來獲取關(guān)于銷售預(yù)測模型建立的相關(guān)資料，選出適合奶茶店銷售預(yù)測的算法及預(yù)測奶茶銷售模型的相關(guān)因素。2.分析比較法：通過使用不同的方法來建立奶茶銷售預(yù)測模型之后進行比較[2]，總結(jié)這些模型的優(yōu)點以及不足之處，從而找出需要改進的方法，使模型更加的完善、精準。3.統(tǒng)計研究法：通過Python編程程序來對收集到的一點點奶茶店的各類數(shù)據(jù)包括商品配比、配料、銷售數(shù)據(jù)、會員信息等進行統(tǒng)計分析，然后使用機器學習相關(guān)理論來構(gòu)建模型、分析模型。1.3.2研究手段以奶茶銷售預(yù)測模型為主，通過在網(wǎng)上收集資料，進而進行數(shù)據(jù)分析和模型建立等工作。2奶茶進銷存的影響因素分析2.1奶茶店進銷存管理。如今“奶茶風”盛行，不管階級高低，男女老少都喜歡喝奶茶。而如今這個網(wǎng)絡(luò)發(fā)達的時代，在這個奶茶行業(yè)已經(jīng)普及的時代，各個投資者對于顏值和口味方面所下的功夫都很足，很難在同行競爭中拉開差距，但在進銷存效率方面所下的功夫少之又少，倘若能夠在進銷存上比其他的同行效率高很多，就能取得競爭優(yōu)勢。上班前一杯奶茶提神，下班時一杯奶茶解困，熬夜時奶茶的解乏，還有各時段的學生們用奶茶來豐富自己的課余時間。不僅僅是只局限在滿足物質(zhì)生活，還更加在精神層面對人們影響頗深。奶茶成為了人們娛樂消費的一種方式，在空閑時間，人們通過喝奶茶來豐富自己的味蕾，喝奶茶能夠放松身心，而人們對奶茶的依賴也越來越多，奶茶產(chǎn)業(yè)在人們的生活中越來越重要，在GDP中的占比越來越高，但是受到很多因素的影響，至今未發(fā)現(xiàn)有哪種模型或軟件對于奶茶的產(chǎn)品銷售能夠有著相對準確的預(yù)測，所以對于投資者而言投資奶茶風險在這一塊比較大，投資者會考慮到投資成本而降低了投資的積極性。從而會影響到奶茶業(yè)的發(fā)展，只有通過現(xiàn)代化計算機信息化進銷存管理系統(tǒng)對企業(yè)的科學管理，在這個基礎(chǔ)上讓企業(yè)別的工作效率大幅度提升，使得企業(yè)管理得到大幅度強化。2.2影響因素分析（1）經(jīng)濟因素在我個人的角度，每個人消費力度的不同，都是由個個人不同的收入決定的，在如今的社會，只有當你的經(jīng)濟收入達到一定的水平在物品消費需求的這一方面才會有一定程度提升，社會的經(jīng)濟發(fā)展水平制約著如今的飲品的需求的增長，交換價格越高，市場需求的反而就會越低，反之越高。（2）奶茶包裝在如今的奶茶商業(yè)背景，例如抗疲勞的功能飲料等，大多數(shù)在市場上都是成功的，只有擁有足夠的吸引力，足夠誘人的口感，才能吸引消費者消費，是市場發(fā)展的關(guān)鍵。更重要的是，一個產(chǎn)品的新意是否足夠新穎，也會影響他是否會擁有好市場，例如包裝、推廣等。消費升級下的年輕消費群體大多喜好新鮮，樂于獵奇，因而一個獨特的包裝設(shè)計以及個性的營銷將是吸引消費者的聚焦點，通常是促使產(chǎn)品脫穎而出第一步,只有被消費者關(guān)注了才有可能進一步實現(xiàn)消費。因此，有著不同需求的不同時期，會造成不同的競爭，因此我們必須改變我們的企業(yè)創(chuàng)新的思路。（3）季節(jié)季節(jié)的變化會影響奶茶店不同產(chǎn)品的銷售量。例如夏季冰飲產(chǎn)品受到歡迎，而冬季則以熱飲為主。相較而言，在夏季飲品的需求會很大，在溫度較高的環(huán)境里，飲品冰涼的口感是商家必勝的主要原因，而為了保證飲料的冰涼口感，溫度不能過高也不能過低，不同飲品需求的溫度也不盡相同。若想銷量好，口感必須擺在第一位，溫度的把控對商家十分重要。因此商家需要依據(jù)不同的季節(jié)采購和銷售適應(yīng)季節(jié)的飲品。3奶茶銷售數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)獲取本文選取2019年11月的一點點奶茶店的銷售數(shù)據(jù)，通過爬蟲的技術(shù)來獲取數(shù)據(jù)形成銷售數(shù)據(jù)集，并運用之前得到的數(shù)據(jù)集，進行訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，驗證數(shù)據(jù)集，測試數(shù)據(jù)集，然后達到能預(yù)測未來銷售成績。打開cmd命令窗口，建立新的Scrapy爬蟲工程再常用的文件夾下，設(shè)置爬取首頁，自定義一個爬蟲名稱，于是就有了spiders文件夾還有它的目錄結(jié)構(gòu)，使用配置有python3.6的pycharm打開建立的爬蟲工程，就可以開始編寫爬蟲。在items模塊中定義字段（想要爬取的）：首先我們要把房源字段確定下來，之后轉(zhuǎn)到爬蟲模塊，在parse()方法對這些信息的源代碼進行復(fù)制，并解析出他們的作用，運用FOR循環(huán)進行翻頁，從第一頁開始，然后再回調(diào)parse()方法，對全部信息進行采集，之后指導(dǎo)數(shù)據(jù)采集完成，將剛剛采集到的奶茶銷售數(shù)據(jù)寫入到CSV文件存儲。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理通過各類網(wǎng)站爬取到的數(shù)據(jù)是復(fù)雜的、殘缺的，為了能夠讓我們所研究的數(shù)據(jù)更加完整，因此需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的操作，包括有數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約[4]。3.2.1數(shù)據(jù)清理對所爬數(shù)據(jù)進行規(guī)范操作，多余字符的刪除或替換處理，對數(shù)據(jù)使用正則表達式等工具進行一致性處理的過程，就是數(shù)據(jù)清洗。雖然結(jié)果的數(shù)據(jù)很亂，不僅有字段出現(xiàn)錯位存在缺失值異常值等情況，還會有各種換行符制表符以及空格隱藏在數(shù)據(jù)中。所以我們要將數(shù)據(jù)進行清洗補充缺失數(shù)據(jù)等操作后才能使用所得數(shù)據(jù)繼續(xù)分析。為了使得多條信息的一列分成多列，我們可以使用split()和drop()方法，pandas.concat()合并數(shù)據(jù)。再由正則表達式處理數(shù)據(jù)中影響分析的字符，re.sub()刪除指定字符,re.findall()提取指定字符。把一些不規(guī)范的替換掉或者不需要的數(shù)據(jù)刪掉，例如時間一列中有“未定義”字段，屬于字符型，我們將“未定義”這個詞替換為整型。為了美觀，處理完了之后，將清洗好的數(shù)據(jù)重新排放，按照列順序。處理后的數(shù)據(jù)如圖1。圖1清洗后的數(shù)據(jù)(部分顯示)3.2.2數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)的格式等方面并不一致，因為數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)源獲取，因此，為了進行數(shù)據(jù)挖掘，要先進行異源異構(gòu)數(shù)據(jù)的繼承3.2.3數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)規(guī)約能用來提高挖掘的速度和精度，再保證數(shù)據(jù)的完整和挖掘結(jié)果可靠性的前提下，能減少用于挖掘的數(shù)據(jù)屬性和樣本數(shù)量。數(shù)據(jù)歸約不僅有刪除列、刪除行、還能減少列中的值。3.2.4可視化展示數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形圖表，為決策提供依據(jù)。對一點點奶茶店銷售數(shù)據(jù)進行分析，得出一點點奶茶店工作日和周末熱銷產(chǎn)品銷售情況的可視化結(jié)果如圖2、圖3、圖4所示，主要配料的銷量情況可視化結(jié)果如圖5所示。圖2一點點奶茶店工作日和周末都熱銷產(chǎn)品銷售情況從上圖可知，一點點奶茶店工作日和周末都熱銷的產(chǎn)品包括烏龍拿鐵（大）、冰鎮(zhèn)烏龍茶（?。⒛滩瑁ㄐ。?、奶綠（?。⒈苛芗t茶（大）、莓果綠茶（?。?、烏龍瑪奇朵。這些熱銷品在周末的銷量要明顯高于在工作日銷量。圖3一點點奶茶店工作日熱銷產(chǎn)品銷售情況圖4一點點奶茶店周末熱銷產(chǎn)品銷售情況從一點點奶茶店工作日熱銷產(chǎn)品銷售情況和周末熱銷產(chǎn)品銷售情況來看，工作日和周末的飲品銷售品類差異較大，從銷量上看，工作日的品類銷量相對較高。圖5主要配料的銷量情況4奶茶銷售預(yù)測ARIMA模型的建立和驗證4.1樣本的選取選取南寧市一點點奶茶店2019年11月1日至2019年11月15日的日銷售額、客單價、客流量進行預(yù)測分析。銷量的描述性統(tǒng)計如下圖6所示，圖7為銷售數(shù)據(jù)的變化趨勢。圖62019年11月1日至2019年11月15日銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖72019年11月1日至2019年11月15日銷售變化趨勢4.2研究模型基于南寧市一點點奶茶店客流量、客單價、銷售額的時間序列數(shù)據(jù)對短期內(nèi)的奶茶店的銷售情況進行分析還有預(yù)測，依據(jù)時間序列分析的ARIMA模型，確定讓其平穩(wěn)的自然回歸項數(shù)，滑動平均項數(shù)還有平穩(wěn)序列的差分次數(shù)，找到適合的模型并給出數(shù)據(jù)未來3個月的預(yù)測銷售情況，最終將其與實際值進行比較，分析其與實際值之間的誤差是如何造成的，然后給出門店進銷存建議。ARIMA模型是分析時間序列的一種最典型最常用的模型，其運用的主要步驟為：1．觀察序列圖，判斷時間序列數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，之后進行ADF檢驗，確定使時間序列數(shù)據(jù)成為平穩(wěn)序列的差分次數(shù)；2．對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理，然后利用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)對模型進行識別；3．參數(shù)估計，檢驗其是否具有統(tǒng)計意義；4．假設(shè)檢驗，判斷(診斷)殘差序列是否為白噪聲序列；5．利用已通過檢驗的模型進行預(yù)測。其中常用的模型有:AR模型(自回歸模型):Yt=β1Yt-1+β2Yt-2+…+βpYt-p+εtMA模型(移動平均模型):Yt=εt+α1εt-1+α2εt-2+…+αqεt-qARMA模型(自回歸滑動平均模型):Yt=β0+β1Yt-1+β2Yt-2+…+βpYt-p+εt+α1εt-1+α2εt-2+…+αqεt-q4.3銷售預(yù)測圖片顯示總體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)上升趨勢，而且沒有明顯的季節(jié)性波動，但是后期銷售額有些下降。4.3.1ADF檢驗該檢驗假設(shè)時間序列模型存在單位根，結(jié)果顯示其t統(tǒng)計量檢驗的P值為0．0496，小于0．05，拒絕原假設(shè)。說明不存在單位根，認為該時間序列平穩(wěn)，所以ARIMA模型中的差分階數(shù)為0，變?yōu)锳RMA模型。4.3.2模型識別通過EViews做時間序列自相關(guān)及偏自相關(guān)圖，發(fā)現(xiàn)自相關(guān)函數(shù)圖是拖尾的;偏自相關(guān)圖在2階時迅速衰減，且整個變化趨勢也沒有什么規(guī)律，所以偏自相關(guān)函數(shù)是截尾的。綜上，應(yīng)該建立AR模型，且階數(shù)為1階。4.3.3模型擬合根據(jù)建立模型用EViews對模型進行擬合，如表1所示:表1模型擬合結(jié)果結(jié)果表明，模型擬合效果良好，不僅前的系數(shù)都不為0，而且通過分析誤差波動幾乎都在兩倍置信區(qū)間，達到預(yù)期代碼如下：4.3.4噪聲檢驗為了檢測殘差序列是否相關(guān)，通過Eviews做出自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，之后會發(fā)現(xiàn)虛線范圍內(nèi)如所想的可見殘差序列的柱形圖全被包含，Q統(tǒng)計量檢驗的P值也都表明原假設(shè)為真，因此可以得出結(jié)論，殘差序列不相關(guān)，模型選擇是正確的。4.3.5模型預(yù)測繼續(xù)使用EViews軟件對短期數(shù)據(jù)進行預(yù)測，采取靜態(tài)預(yù)測方法對南寧一點點奶茶店2019年11月10日-2019年12月1日的銷售情況進行預(yù)測。表2預(yù)測結(jié)果預(yù)測結(jié)果得出一些數(shù)據(jù)：方差比例為0.2547，協(xié)方差為0.6698，Theil，偏差比例為0．0014，不相等系數(shù)為0.0115，預(yù)測效果不錯，模型有著較好的預(yù)測能力，可以用于對銷售額進行短期預(yù)測。代碼如下：圖82019年11月10日-2019年12月1日預(yù)測結(jié)果可視化展示預(yù)測結(jié)果可視化實現(xiàn)代碼：繼續(xù)使用EViews軟件對長期數(shù)據(jù)進行預(yù)測，采取靜態(tài)預(yù)測方法對南寧一點點奶茶店2019年11月10日-2020年03月1日的銷售情況進行預(yù)測，結(jié)果如下圖9所示。圖92019年11月10日-2020年03月1日預(yù)測結(jié)果可視化展示4.3.6誤差分析用靜態(tài)預(yù)測的方法獲得數(shù)據(jù)的2019年11月-2019年12月短期預(yù)測情況，如圖所示。短期和測試的真實值與預(yù)測值結(jié)果相互比較，可以得出一個結(jié)論：預(yù)測的結(jié)果較為準確，長期預(yù)測誤差會有一些大，可能是其數(shù)據(jù)波動較大的原因。其次對于2019年11月10日-2020年03月1日銷售額的預(yù)測誤差表現(xiàn)為一個遞增的情況，這合乎常理，對于越近時期的預(yù)測更加準確。對于客單價的預(yù)測可能不是滿足像銷售額一樣的趨勢。這可能是由于客單價本身基數(shù)就較小，稍微有點波動就會造成極大的誤差，但是對于客單價波動在1～2元，甚至是3元的情況，這都屬于正常?？土髁康念A(yù)測比較符合預(yù)期，很小的誤差，但是隨著時間差越大，預(yù)測的誤差也會慢慢變大。因此我們可以對銷售短期的預(yù)測采用動態(tài)的方法，不僅不用改變模型，誤差也會小很多，預(yù)測的數(shù)據(jù)的規(guī)律與靜態(tài)預(yù)測的結(jié)果也會類似。5結(jié)論及建議5.1結(jié)論本文通過爬蟲技術(shù)爬取了一點點奶茶店2019年11月的銷售額、客單價、客流量等關(guān)鍵特征，先進行分析的是預(yù)測變量，將文本型的數(shù)據(jù)分類后進行預(yù)測。通過用ARIMA模型對南寧一點點奶茶店銷售額、客單價及客流量的預(yù)測分析以及結(jié)果討論，發(fā)現(xiàn)該模型對于短期內(nèi)便利店銷售情況的預(yù)測具有很大的實際意義。本文對2019年11月10日-2019年12月1日以及2019年11月10日-2020年03月1日的預(yù)測結(jié)果顯示，其銷售額、客流量都有持續(xù)上升的趨勢，所以可以通過加大便利店內(nèi)商品供應(yīng)量以及熱銷產(chǎn)品數(shù)量來滿足顧客需求，對于奶茶店投資者，我們建立模型預(yù)測下個月的銷售情況，從而對進銷存和銷售戰(zhàn)略的布置，能增加商品進銷存的效率，提升投資者的收益，提升客戶在一點點奶茶店的購物體驗，提升一點點奶茶店的經(jīng)營活力。5.2建議通過參考前人研究以及實證分析，本文為奶茶店加盟商提出以下建議：消費者需求的角度思考，對市場上飲品的市場規(guī)律進行學習和掌握，能對飲品購進和顧客信息有一定了解，通過對各種飲品的了解和銷量的預(yù)期，達到高效率的進銷存。參考文獻晉振杰,曹少中,項宏峰,等.基于python的電商書籍數(shù)據(jù)爬蟲研究[J].北京印刷學院學報,2018,3(26):39-42.曾悠.大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)可視化概念研究[D].杭州:浙江大學,2014.任磊,杜一,馬帥,等