销售预测是企业决策的重要依据之一，而预测精度则是评估预测效果的关键指标之一。以下是几种评估销售预测精度的方法：
平均绝对误差（MAE）：是所有预测误差的平均值，它可以衡量预测值与实际值之间的距离。计算公式为：MAE = Σ(|预测值-实际值|) / 样本数。
均方误差（MSE）：是预测误差的平方的平均值，相比于MAE更加敏感，可以更好地反映预测误差的大小。计算公式为：MSE = Σ((预测值-实际值)?) / 样本数。
均方根误差（RMSE）：是MSE的平方根，它可以帮助我们更好地理解预测误差的大小。计算公式为：RMSE = √(MSE)。
除了以上三种方法，还有一些其他的评估指标，如平均绝对百分比误差（MAPE）、对称平均绝对百分比误差（SMAPE）等。不同的指标可以根据实际情况选择使用。
评估销售预测精度的方法不仅仅是计算指标，还需要结合具体的业务场景进行分析。比如，可以对不同产品、不同销售渠道、不同时间段的预测精度进行对比分析，找出预测误差的原因，进一步优化预测模型和算法，提高预测精度。