基于“大智眼”数据平台的加热不燃烧卷烟市场预测研究

夏倩　蔡兴华　陈震　王骏

摘 要：针对当前加热不燃烧卷烟市场的数据业务存在明细不足的情况，尤其是各个烟草工商企业存在数据分散、处理能力小、数据更新不及时、数据同步难等问题，本研究基于“大智眼”数据平台，通过简单的拖拽式构建数据分析模型，运用调查问卷与定量预测中的回归预测法、对数模型预测法相结合，进行加热不燃烧卷烟市场需求量的预测工作，从而极大地提高烟草行业的工作效率和竞争力，促进行业的发展。

关键词：“大智眼”数据平台;卷烟市场;销量预测

中图分类号：F273.2     文献标志码：A     文章编号：1003-5168（2022）3-0022-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.03.005

Research on New Type Tobacco Market Forecast Based on "Big Wisdom Eye" Data Platform

XIA Qian    CAI Xinghua    CHEN Zhen    WANG Jun

（Zhejiang China Tobacco Industry Co.， Ltd.，Hangzhou 310024，China）

Abstract： The current environment， new tobacco data business has significant shortcomings， especially the scattered data of various tobacco industrial and commercial enterprises， small processing capacity， untimely update， and difficult data synchronization. The traditional data processing mode of the tobacco industry obviously cannot meet the development of modern enterprises. This paper is based on the "Big Wisdom Eye" data platform， constructs a data analysis model through a simple drag-and-drop method， and uses a combination of questionnaires and quantitative forecasting regression forecasting method and logarithmic model forecasting method to predict the demand for the new cigarette market. Greatly improve the work efficiency and competitiveness of the tobacco industry， and promote the development of the industry.

Keywords："Big Wisdom Eye "data platform;tobacco market; sales forecast

0 引言

目前，已有的百余種销售预测方法中仅有少数方法运用到实际生产中[1]，其中定性方法包括头脑风暴方法、个人直观判断和集体意见方法等，但是这些定性分析法的准确性不够高，在实际中应用受到一定的限制。

较主流的定量预测方法主要集中在时间序列、马尔科夫链、神经网络等，如自回归（AR）模型[2]、滑动平均（AM）模型[3]和自回归滑动平均（ARMA）模型[4]。此外，目前主流预测方法的应用领域集中在电力负荷、石油、矿产、能源、交通等领域中[5-6]，应用到烟草行业却很少见。然而，随着烟草行业信息化水平的不断升级，需要进行预测的各种活动不断增加[7-8]。本研究针对当前加热不燃烧卷烟的数据业务的不足，烟草行业传统的数据处理模式不能很好地满足企业的发展，提出基于“大智眼”大数据平台的加热不燃烧卷烟市场预测研究，在卷烟企业现有的营销模式下，科学合理地进行加热不燃烧卷烟市场的需求预测，保障市场供应需求。

1 基于大数据平台的加热不燃烧卷烟市场预测模型

1.1 数据同步加工

“大智眼”平台是一款自助式、可视化数据建模分析工具，可以帮助不同用户群通过简单的拖拽式构建数据分析模型，无须编程。“大智眼”平台是一款面向敏捷应用的高效工具，能够轻松实现模型共享且海量数据秒级响应，能够轻松应对不断变化的业务需求。尤其是平台即服务和资源的虚拟化技术，可以将分布式技术应用到烟草行业，实现烟草信息服务的快捷、流畅，可以极大地提高烟草行业的工作效率和竞争力，从而促进行业的发展。“大智眼”平台框架如图1所示。

1.2 数据来源

组建“加热不燃烧卷烟国内市场容量与消费情况调查”项目团队，由项目负责人负总责，下分调查组织体系和技术支撑体系。调查组织体系按地理地区设立3名区域督导，每名区域督导负责2～3个地理地区;技术支持体系设数据处理、质量控制和报告撰写3个小组，各组设立组长1名。负责调查组织管理、质量控制、技术保障和深入挖掘。同时，培训CATI访员15人，担任现场访问的调查人员。为保证整个调查科学、严谨、公正，该项目接受由项目团队委派的专人进行全过程监督，并进行最终的调查数据评估和报告审核。

本次调查通过定点发放样本的方式，共发放加热不燃烧卷烟消费者样本数量1 500份，回收1 389份，回收率为92.60%，样本数量主要分布在11个城市，回收有效样本1 363份，回收率为90.88%。

首先针对新型卷烟调查问卷中的问题进行属性分类，按使用场景（SD）、价值观（JD）、需求（XD）、使用行为（YD）、人口特征（RD）等因素进行划分，具体如表1所示。

1.3 数据建模

将调查问卷所获得的原始数据导入“大智眼”平台中进行建模，建立新型卷烟销售预测相关数据模型库，如图2所示。

在“大智眼”平台中，可以轻松拖拽建立数据模型，对任意组合条件组合的数据进行对比碰撞，模型可私有、赠送、分享，如图3所示。

1.4 预测模型

由于加热不燃烧卷烟市场的历年销量数据暂时未能获得，本研究基于使用场景（SD）、价值观（JD）、需求（XD）、使用行为（YD）、人口特征（RD）等因素，将调查问卷中的汇总数据导入“大智眼”平台，建立数据模型库。首先将相同属性的数据进行合并、关联，如图4所示。

可以轻松拖拽建立好的数据模型，通过组合条件将组合的数据进行对比碰撞，并且在平台内实现数据关联、聚合、基本运算、高级函数等操作，最后得到所有数据关联图，如图5所示。

通过“大智眼”数据平台的分析，可以得到新型卷烟销售市场预测模型中的三大要素：人口P、吸烟率Q和日均吸烟量L。最后，在年度预测模型中选取了该地区GDP、人均GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入以及常驻人口数据等作为自变量因素，居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、GDP、人口自然增长率（R2）和销售市场三要素人口P、吸烟率Q和日均吸烟量L作为自变量，年销售总量作为因变量，建立多元线性回归模型。该模型为式（1）。

SALE=18 164.87-372.6GDP+2.98GPC+3.66FI+

194CI+0.62PQL/365 （1）

将此模型输入到“大智眼”数据平台中，得到最终预测结果，如表2所示。

1.5 预测结果

应用“大智眼”数据平台建立数据文件，该模型的拟合度为97%，说明了该模型的拟合度较好。另外D-W统计量为2.23，即可认为剩余项u不存在正自相关。因此，初步判定该模型可用于新型卷烟市场的年度预测。通过计算，得到2021年新型卷烟市场需求量预测值为37.45万箱。

得出2022—2026年加热不燃烧卷烟市场容量预测值分别为37.45、65.33、120.53、236.6、367.52、652.36万箱。而相应的电子烟市场容量预测值分别为180.35、218.95、320.67、423.06和536.23万箱。

2 结语

针对目前新型卷烟市场的销售情况，在实地调研的基础上，查阅大量参考文献，运用调查问卷的方式对新型的品牌发展、市场形态、消费状态等进行了全面、深入分析，归纳总结出卷煙市场需求量预测的重要性和必要性，最后基于使用场景（SD）、价值观（JD）、需求（XD）、使用行为（YD）、人口特征（RD）等因素提出了重新构建加热不燃烧卷烟市场需求预测模型，并得到了2022—2026年的销售预测结果。

参考文献：

[1] 迪米特里斯·伯特西马斯.数据、模型与决策[M].北京：中信出版社，2013.

[2] 托马斯.管理经济学[M].北京：机械工业出版社，2013：15-25.

[3] 李莹.基于时间序列与多元线性回归综合模型的农村卷烟销量预测[D].昆明：云南大学，2015.

[4] 李文姣.地州级卷烟销量预测影响因素研究[D].昆明：昆明理工大学，2011.

[5] 关牧玟.抚顺市烟草分公司卷烟销量预测研究[D].大连：大连海事大学，2009.

[6] 赵红.面向烟草商业企业卷烟需求预测系统研究与设计[D].济南：山东大学，2009.

[7] 邹亮.基于组合预测模型的怀化卷烟需求预测分析[D].长沙：中南大学，2008.