电商销量预估可以通过多种方法进行，包括定量分析和定性分析两大类。以下是一些常见的方法：
移动平均法
概念：根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测。包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
实例推导：以整月为周期，选取3个月销量，权重分别设定为1、2、3。例如，若四月销量为2300，五月销量为3221，六月销量为2836；四月的权重为1，五月权重为2，六月权重为3。则七月预计销量=（2300*1+3221*2+2836*3）/6=2875。
时间序列分析
概念：通过分析历史销售数据，建立时间序列模型，预测未来销量。
方法：如ARIMA模型等。
回归分析
概念：利用回归模型分析销量与其他影响因素之间的关系，进行销量预测。
方法：如线性回归、逻辑回归等。
机器学习算法
概念：应用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对销量进行预测。
方法：通过训练模型，利用历史数据来预测未来销量。
专家咨询和市场调研
概念：邀请行业专家，根据其经验和对市场的了解，进行销量预测。通过问卷调查、深度访谈等方式，收集消费者意见，分析市场趋势。
方法：如SWOT分析等。
竞品分析
概念：通过分析竞品店铺的购物车、评价、反馈等数据，预估相关产品的销量。
方法：如设置最大订单数量进行测试，使用第三方软件抓取历史数据等。
流量和转化率分析
概念：电商销量受多个因素影响，其计算公式为：销量 = 流量 × 转化率 × 客单价。
方法：通过分析访问电商网站的顾客数量、顾客中实际购买者的比例、每位购买者平均购买的金额等数据，预测销量。
GBDT模型
概念：一种决策树集成学习算法，通过迭代训练决策树，综合考虑多种因素对电商销售进行预测。
步骤：初始化模型、迭代训练决策树、更新模型、最终模型。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高预测的准确性和可靠性。具体选择哪种方法，需要根据产品特性、市场环境、数据可用性等因素进行综合考虑。