全力做好税收收入分析预测工作,怎么提高税收分析预测的准确度

怎么评估销售预测的准确性？

常销售计划的中心任务之一就是销售预测。无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。对于零售行业来说，但是很多时候影响销售的要素太多，长期预测比如5年以上的，很少有人会做，通常只做来年的，而且只会考虑那些自己可控的因素。比如开店数量，地域扩展情况，主要供应商合作情况，代理加盟的扩展情况（如果有），主要的节假日的分布，重大的促销季等等；如果是关系国际民生的产业，还要考虑社会整体物价水平，CPI，原料成本，工资成本，重大财税制度调整，重大产业政策调整等等。

将这些内容反映到前一年的销售数据中，做零售行业中最重要的同店增长分析。做销售预测是怎样落地销售目标的？对于公司和销售人员，预测意味着：在将来的一段时间里，公司的运营目标，以及使用什么样的方式可以达成目标，比如：2017年，**公司销售目标N个亿人民币2018年，销售目标2N个亿；2019年，10N个亿！最终通过销售预测，来实现集中销售，迅速突围；强大渠道，做响品牌；市场导向，快速反应。

如何运用数据进行精确地预测分析？

为了更好地了解数据预测，还要对大数据预测的4个因素有所认识，大数据预测的4个因素的内容如图所示。 1.数据质量数据是预测分析的血液。数据的来源通常来自企业的内部和用户交易中所产生的，除此了这些数据外我们还需要搜集一些其它的数据，如行业市场数据、社交网络数据和其它对预测有帮助的数据。与其它应用技术不同的是，这些搜集而来的数据不一定都是“大数据”。

数据中的变量能够帮助我们有效的预测才是关键所在。总之，数据量越多，数据的质量越高，你预测的精准性就性越大。2.数据分析师数据分析师必须了解企业的目标和审视数据，并根据用户和企业的业务预测未来的方向，例如如何增加销售时的销售额、保持企业生产线的正常运转、防止库存短缺等。数据分析师需要拥有计算机、统计学等多个领域的知识。

看看2008年Netflix大奖那才是真正的科学。幸运的是，大多数企业的预测的分析要求没有这么高。3.预测分析软件数据分析师必须借助预测分析软件来进行它们对于事物的预测和分析，预测分析软件能够在数据整合的过程中提供运算能力。IBM SPSS和SAS这两个数据分析软件是数据分析师最常用的。R项目是现在最常见的开源工具。

如果海量的数据达到了“大数据”的程度，那么你或许还需要分析数据的平台。 4.运营软件如果你在利用数据分析软件的情况下找到了预测的规律，下一步就是将你对数据预测的规律植入到你的应用当中。你的预测分析软件应该能够主动的产生代码，达到自动化预测的目的，在此之前要将预测规则的数据准备好，以便于预测规则能够通过业务管理系统和复杂事件的处理平台进行优化管理。