销售需求预测demand forecasting从理论到实战
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发布时间:2024-07-02 04:48
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时间:2024-08-23 22:08
在商业世界中,需求预测犹如供应链的指挥棒,驱动着生产计划与库存管理。掌握这一关键技能,推荐你阅读经典著作《Forecasting: Principles and Practice (3rd ed)》。预测未来市场的步伐,既要洞察市场动态,又需运用科学的预测技术。预测方法分为定性和定量两大类别:
定性预测,如通过管理人员群体智慧或德尔菲法,尽管主观,但有时能提供宝贵的市场洞察。德尔菲法凭借其相对客观性,成为众多企业信赖的选择。
定量预测则以历史数据为基础,如时间序列分析,如朴素平均、移动平均、Holt-Winters和ARIMA,甚至*开源的Prophet工具,它们擅长捕捉趋势和周期性变化。
掌握这些工具,如Prophet,它擅长处理缺失数据和趋势变动,对于时间序列预测尤其适用。对于非时间序列因素,如促销活动,通常采用回归分析,如线性回归,以揭示潜在影响因素。
预测过程中,需兼顾定性和定量的融合,全面考虑影响需求的因素,通过单品数据的整合分析,确保预测的全面性和原因解析。尽管机器学习(如随机森林和SVM)以及深度学习(如RNN)在需求预测领域表现出色,但数据的质量和特征工程的重要性不容忽视,避免过拟合的陷阱。
评估预测准确性的指标包括偏差率、MAE、MAPE、WAPE、MAD、WMAPE、SMAPE和MSE,它们能揭示预测的精确性和偏差。在选择POC(Proof of Concept)结果时,MAPE和偏差率是关键,确保预测结果基本达标,同时利用What-if分析功能,针对促销事件进行市场表现预测。
数据可视化工具如数据看板,提供了同比、环比、热销与异常产品的深度分析,为企业决策提供有力支持。产品和实施顾问的专业知识在行业应用中至关重要,他们能结合具体行业特点,如sale-in数据、库存、原料价格和消费者趋势,进行精准预测。
附录部分,我们分享了Holt-Winters、ARIMA和Prophet的时序预测代码示例,以及如何在机器学习中应用线性回归、随机森林和决策树处理时序特征。在实战中,使用pandas读取和处理数据,例如分组、筛选和转换数据,进行数据集划分和预测,如使用RandomForestRegressor,尽管初始效果可能不理想,但调参优化是提升预测准确性的关键步骤。
此外,尝试使用DecisionTreeRegressor构建模型,通过数据可视化如月度销售额对比图,直观展现预测与实际的对比。同时,我们强调了常用预测指标的计算,如MAPE和SMAPE,以及MSE、RMSE和MAE的示例,为你的学习提供指引。
最后,我们推荐你加入数据科学社区Kaggle,那里有丰富的机器学习销售预测案例,为你提供更深入的学习资源和实践机会。通过不断地学习和实践,你将逐步成为需求预测领域的高手。