快速消费品是相对便宜而且快速出售的产品,它具有使用周期短、频率高的特征,例子包括非耐久性商品,如封装食物、饮品、化妆品、非处方药和许多其他消耗品。异于耐用消耗品,使消费者对其进行低成本、多次的购买,非理性消费的概率大。从市场角度看,其特点是高流通量,低边际利润,广分销网络,高库存周转率。根据快速消费品的这些特点,采用数据挖掘与机器学习技术,进行精准的销售预测,对于指导企业生产的方方面面,包括采购生产与库存具有重要意义。本文首先研究提出了针对商品品类销量的分析模型。针对商品品类层次,对于商品过往形成的销量序列,提出的分析模型旨在侦测已形成序列,洞察序列规律,对商品汇聚到品类层次,进行序列分析,包含潜在爆发力模型和季节性量化模型,分别对品类商品未来趋势和季节性进行量化研究。爆发力模型研究潜在爆发力大小,对品类商品未来爆发力进行量化分析。季节性量化模型,基于序列的季节性分解、信噪比提出季节性大小算法,从而量化分析季节性强弱。针对单一商品销量预测,本文针对不同类型的商品运用了不同模型来分类预测。首先,提出了一种基于时间序列模型销售预测方法。快速消费品是一类特殊的商品,与耐用消费品有很大的不同,快速消费品消耗量大,消耗速度快,消费周期短,且很多快速消费品的消费具有季节性。针对快速消费品的这些特点,本文采用时间序列预测技术,分析快消品的季节性,研究了基于季节性ARIMA时间序列的销售预测模型,并提出自动化的调整参数方法,实现销售预测。快消品本身的快速消费的特点决定了,促销活动对商品的销量起到很大的决定性作用,当前各大快消品企业也在进行层出不穷的各类促销活动。于是本文提出了对应于外部变量与历史销售自身数据规律的精准销量预测组合模型。对于历史销售数据,采用以时间序列为主的统计分析方法,分解出趋势性、季节性、周期性,基于时间序列模型预测未来销量;同时,对于变动的市场信息,商业环境,外部因素,采用回归建模分析,具体量化分析市场营销效应,外部环境等与销量错综复杂的交互关系;然后提出组合模型对未来销量进行预测。基于以上研究成果,本文设计与实现针对企业海量数据需求,设计了快消行业销售预测系统。系统采用B/S模式和多层架构,实现了无促销商品和有促销商品两种销售模型与方法。本文采用企业实际数据进行了实验与测试,结果表明,所实现的两种模型分别预测准确率达到79%和84%,预测系统运行平稳,达到预期目标。