摘要：数据分析方法越来越被众多的企业采用以发掘海量历史数据背后蕴含的商业价值。时间序列是指按照时间顺序排列而成的数值，对这些数值變化背后蕴含着的规律性分析即时间序列分析。本文以案例为导向，实践利用时间序列分析方法，进行企业库存管理优化实践。
　　关键词：数据分析;时间序列分析;库存管理与优化
　　中图分类号：G4 文献标识码：A
　　在信息化社会背景下，每天都有大量的数据产生。相较于传统的依据经验进行库存管理，利用历史数据，采取合适的数据分析方法，科学合理的预测未来库存状态，提高企业库存管理水平和物流服务质量。
　　本文以某企业实际仓库数据为例，实践如何从数据分析的角度进行库存管理与优化。
　　一、案例背景
　　服装公司仓库管理员发现羽绒服具有明显的季节性趋势，为了有效的预测未来应该合理持有的库存量以进行备货管理，现对该羽绒服在2016至2019年的历史库存数据进行分析。
　　表1为提取的羽绒服库存数据。
　　二、分析实现过程
　　1、时间序列分析
　　将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成，形成的数值序列称为时间序列。在时间序列中，需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测，二次指数平滑适用于具线性趋势的时间序列。若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需要采用三次指数平滑法进行预测。
　　2.案例数据探索
　　（1）描述性分析
　　对2016至2019年的历史库存数据进行描述性分析，分析结果如表2：
　　样本共包含16个季度数据，平均库存量为6.38千件，最小库存量为4.1千件，最大库存量为8.4千件。
　　按照时间绘制库存量曲线图，如图1。羽绒服库存量按月呈现类似周期性的变化，且整体呈现上升趋势。
　　（2）时间要素分解
　　时间序列按照时间顺序排列而成，数值变化背后必然蕴含着数值变换的规律性，这些规律性就是时间序列分析的切入点。通常情况下我们将这种规律性总结为时间序列四要素：长期趋势（Trend）、季节趋势（Seasona1）、循环趋势和随机趋势（Random），四种要素会通过不同的组合方式影响时间序列的发展变化。
　　利用Python对库存数据进行时间要素分解，得到分解结果如图2。
　　图2中四个子图由上至下分别代表原始数据、趋势性、季节性及噪音数据。后三者数据由原始数据分解而成。考虑完整的时间范围，数据整体呈现上升趋势，并伴有季节性波动。依据分解结果，选择三次指数平滑进行未来数据的预测。
　　3.建立模型与预测
　　建立三次指数平滑模型进行拟合，拟合结果如图3。同时，预测未来一个季度（四个月）的库存数据，预测结果如表3。
　　3、库存管理建议
　　分析未来一个季度的预测值可知：羽绒服库存量未来一季度仍呈现整体上升趋势，但在第1至第2月份会有所回落，第4月份库存量达到峰值（8.981261千件）。根据预测结果，相应备货管理建议如下：
　　1、第一、二月份保持安全库存，根据羽绒服提前期发起订货订单。
　　2、第三、四月份羽绒服需要较大的备货量，该段时间相应销量有所增加，应加强库存情况监控。
　　课题：JCD202001 重庆市沙坪坝区科学技术局;XJSK202007 重庆电子工程职业学院校级课题
　　重庆电子工程职业学院 重庆 401331