C 语言版--销售预测项目案例分享

以下是一个 C 语言销售预测项目案例，该项目模拟根据历史销售数据使用简单的移动平均法来预测未来的销售额。移动平均法是一种常见且基础的时间序列预测方法，它通过计算一定时间段内数据的平均值来预测未来的值。

项目需求

给定一系列历史销售数据，使用简单移动平均法预测下一个时间段的销售额。简单移动平均法的计算公式为：

其中，SMA 是简单移动平均值，k 是移动平均的周期，x_i 是历史销售数据。

代码实现

#include <stdio.h>

// 简单移动平均函数，用于预测下一个时间段的销售额
float simpleMovingAverage(float sales[], int n, int k) {
    if (n < k) {
        printf("历史数据不足，无法进行预测。\n");
        return -1;
    }
    float sum = 0;
    // 计算最近 k 个数据的总和
    for (int i = n - k; i < n; i++) {
        sum += sales[i];
    }
    // 计算平均值作为预测值
    return sum / k;
}

int main() {
    // 历史销售数据
    float sales[] = {100.0, 120.0, 130.0, 110.0, 140.0, 150.0, 160.0};
    int n = sizeof(sales) / sizeof(sales[0]);
    int k = 3;  // 移动平均的周期

// 调用简单移动平均函数进行预测
    float prediction = simpleMovingAverage(sales, n, k);

if (prediction != -1) {
        printf("下一个时间段的预测销售额为: %.2f\n", prediction);
    }

return 0;
}

代码解释

1. simpleMovingAverage 函数：
   • 该函数接受一个包含历史销售数据的数组 sales，数据的长度 n 以及移动平均的周期 k 作为参数。
   • 首先检查历史数据的长度是否足够进行预测，如果不足则输出错误信息并返回 -1。
   • 然后计算最近 k 个数据的总和，并将其除以 k 得到平均值，作为下一个时间段的预测销售额。
2. main 函数：
   • 定义一个包含历史销售数据的数组 sales，并计算其长度 n。
   • 设置移动平均的周期 k