中石化M分公司零售业务预测管理研究

摘要

随着中国加入WTO以及国内成品油市场的逐步开放，市场参与者逐渐增多，成品油销售公司将在竞争而非垄断的环境中生存发展，市场竞争将更加直接和激烈。中石化也遭到了前所未有的冲击与挑战，市场份额在逐渐流失。零售管理是一项复杂的系统工程，而零售预测分析与研究是零售管理的前端工作，准确的零售预测能够给企业在战略规划、制定零售计划和优化资源配置等方面给出指导性意见。
　　本文选取了中石化在M地区成品油销售的分支机构中国石化销售有限公司M分公司为例，首先介绍了M分公司基本情况与零售管理概况，对零售预测管理现状进行了深入分析，深挖当前零售预测在流程和方法中存在的问题，同时论述了科学准确预测的重要性；其次对成品油零售量影响因素进行全面、系统的分析，包括宏观环境因素、行业环境因素和内部条件因素等，既有定性的分析，也有定量的分析，分析过程中对成品油零售市场有了进一步认识，形成一套科学完整的影响因素体系，为数据建模做好数据储备；之后在影响因素分析基础上建立零售预测模型，从预测目的出发，尝试采用线性回归和神经网络两种数据挖掘方法来建模，两种方法各有优缺点，目的都是找出成品油零售量与影响因素之间内在联系，对建模结果进行了解释、评价以及应用说明，线性回归后剩下的5个指标包含于神经网络前6个重要性最高指标当中，可以说两种模型结果基本一致；最后在数据建模研究基础上，结合当前工作实际，提出了系统化零售预测管理工作的建议与对策，通过设置影响因素监测点，采集信息并建立大数据分析，旨在获得科学准确的预测方法。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.2 研究现状

1.3 研究内容

2 零售预测管理现状

2.1 企业概况

2.2 零售业务管理概述

2.3 零售预测流程、方法以及存在问题

2.4 科学准确预测的作用

3 零售预测影响因素分析

3.1 宏观环境因素

3.2 行业环境因素

3.3 内部条件因素

4 零售预测模型

4.1 数据预处理

4.2 多元线性回归模型

4.3 神经网络模型

4.4 模型解释、评价与应用

5 零售预测管理建议与对策

5.1 全面分析影响因素，多源头采集数据资料

5.2 建立科学零售预测系统，分析成品油零售量趋势

5.3 培养专业的零售预测人员，善于运用预测结果

5.4 定期检验预测准确度，不断改进零售预测工作

6 结束语

致谢

参考文献