无可争辩的是，现如今我们正在走入一个大数据的时代。通过对大量数据的整合和分析，将会使已知的变得更明确，未知的变得更为接近已知。苗木行业经过多年的发展，已成为较为成熟的行业，而对这个行业本身来讲，也需要通过市场发展继续上一个台阶。如今，我们都在谈大数据，苗木行业又有哪些数据是决定苗木行情的关键数据呢？

价格指数是反映不同时期一组商品（服务项目）价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标。苗木价格指数可以反应一个区域特定品种和规格段的苗木价格行情。这就像股票一样，有了指数，业界行情就有了风向标。但对于具体的苗木品种而言，如同股票大盘一样，苗木价格指数上涨，不一定每一个品种的产品都上涨，不能只从价格指数就预测未来单个苗木品种的价格走势。

苗木价格指数目前的采集方法主要是调研，行业相关的数据调研人员通过访问商户，可以得到一定量的数据。通过调研得出的数据会与真实数据产生一定的偏差，而通过交易获得的数据相比较而言则更接近真实数据，所以苗木交易的互联网化，对于今后行业能够采集到更加权威的价格指数数据具有很重要的意义。有了可信度较高的苗木价格指数，才能为产业规划提供更科学的数据参考。

价格波动曲线是指苗木价格存在周期性波动的现象的一种数据化表现，苗木品种之间的价格波动周期约为8年。苗木价格周期性波动与供求关系有关，也与人为调控因素有关。

某一产品的价格周期性波动是一种刚性需求造成的周期性现象，而苗木周期却更多的是因为人为喜好而造成的周期性价格波动。除个别独特品种难以有替代品以外，大部分品种存在替代品，产品间的替代效果可以削弱苗周期对苗木经营者利益的损害。通过数据的反应，可以在某一品种价格的低谷时吸收其库存，价格高峰时释放库存，苗周期的波动曲线就会相对平缓，可以保护苗木生产者的合理收益。

苗木需求量预测是影响苗农未来一段时间生产销售苗木的一项重要数据。业内预测数据往往会根据自家苗木销售的历史情况来定。从大环境预测未来苗木需求量，不失为一种可靠方法。譬如，可以参据国家信贷总额的发放量增量，来大致判别苗木市场容量的增加值等。

基于线上的苗木交易数据将会记录苗木销售的历史情况，以此来预测未来特定区域特定苗木的需求数量，应该是一种有效的思路。这种预测的准确度目前还需要通过时间的检测进一步校准。但这种基于数据分析的预测方法，毫无疑问会比之前全凭经验和主观感觉所得出的预测要更加靠谱。

畅销产品是滞销产品毛利润的2倍-3倍，产品畅销除了分析预测，更需要的是引导。这两年对畅销产品预测及成功运作的一些企业，除了对市场大胆预测以外，同时做了大量的市场策划工作。每年只运作少量的品种，成功的概率会更大一些。

苗木库存量是进行生产规划的必要基础。现在对于库存量统计的方法，就是依靠人力把所到苗圃的每个品种的存圃数量估算一下，然后累加。这种估算问题显而易见——准确性很低。

统计库存量科学的方法是类似于森林普查的做法，但需要耗费的人力成本巨大。全国苗木库存如果用6个月时间去盘点，至少需要1.6万人，这个成本几乎没有一家苗木企业能够承受。

在互联时代，各种量身开发的软件，已能让用户自己管理库存。专门针对苗木生产企业及流通企业开发的库存管理系统，录入的库存数据量越大越能得到准确的库存信息。这将对企业进行生产规划有很大帮助。

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