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在“十三五”时期，我国经济发展进入新常态，宏观经济转型和产业结构调整加速，卷烟消费需求及环境发生显著变化。“十四五”以来，行业全面应用互联网+、云平台、大数据、AI等技术，积极探索新一代信息技术在烟草“农工商政”领域的融合应用。根据市场价格指数、社会库存等信息，去把握市场供需关系的微妙平衡，合理调配卷烟供应、销售结构、投放策略，以确保高水平、高质量的市场稳定。
作为卷烟市场状态的重要评判依据的市场价格，在任何市场状态的评价中都属于最核心的数据指标，为此工商公司通过多种途径，以获得市场价格的数据来源，从而保障在货源投放数字化的基础。
评价体系往往是通过已知的价格数值构建价格指数，另加其他终端指标对市场进行综合评价。评价的方法基本都是通过多项指标之间的权重进行加权打分，如层次分析法、熵权法、变异系数法等，再通过阈值判断其定性状态。
这样的判定方法有两个缺陷，一是指标较多，太多弱影响的指标分去了评价的权重，导致评价的结果无法反映真实的结果，二是数据以静态为主，缺乏预知性，对于调控而言存在一定的滞后性。
虽然预测是一个适应性、准确性难以把握的工作，但是它又有很高的必要性，尤其是当前我们处于数字时代，面临数字化转型，由数字化向智慧化转化，一定是通过机器学习的不断迭代、更优质的数据采集以及市场的细分等，达到预测更精确、应用更广泛、场景转化和适应更灵活的目的。
针对以上两个问题，首先要优选指标，指标的数量控制在合理范围之内，既能保障评价的全面性，又能突出重点指标的贡献作用。二是通过已知有限的指标集合，通过机器学习的方式对卷烟市场价格进行预测，形成动态的价格参数，用来弥补价格静态的不足，对市场评价体系的综合应用具有重要的应用价值。
考虑到烟草工业企业获取数据的维度有限，选定进货户数、上柜率、重购率、动销率、商业库存、订足面、断货率、订单满足率、竞品销量9个指标作为研究指标（见表1)，以某卷烟品牌规格在2019年10月-2023年6月的月度数据作为样本。
表1指标解释
随机森林算法可以用于分类和回归，其中随机森林分类是基于原始样本集通过Bootstrap抽样法抽取样本子集构建多棵决策树，最终通过众数投票的方式来决定最优分类决策结果。核心思想是对训练集进行自助采样，组成多个训练集，每个训练集生成一棵决策树，所有决策树组成随机森林，从而对样本进行训练并预测的机器学习算法。
1、某卷烟品牌的价格波动情况
某卷烟品牌自2019年上市以来，2023年上半年销量为1370箱，市场份额达到13.82%。但是市场价格从上市之初的270元/条，呈规律性的滑落（每年的5月以后价格小幅回升，到下半年7月左右又开始下滑，且屡创新低)。如图2所示：
图2某卷烟品牌自上市以来的价格波动情况
2、价格波动的影响因素重要性排序
通过对随机森林模型的参数设置，其中内部节点分裂的最小样本数为2，叶子节点的最小样本数为2，树的最大深度为10，叶子节点的最大数量为50，决策树数量为100，得到运行结果，其特征重要性如图3：可以发现订足面重要性最高，其次是竞品销量和库存。
图3随机森林模型下的特征重要性排序
结语
我们可以看到，随机森林模型在卷烟市场价格预测中表现出了良好的效果，通过随机森林模型，可以分析出影响品牌价格波动的因素，及其重要性排序，为行业提供了重要的决策参考。
随着技术的进一步发展，我们可以期待更多智能化的解决方案，从而促进烟草行业的持续健康发展。