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需求预测是指根据历史销售数据、市场趋势和各种影响因素，运用数学和统计方法，对未来一定时期内的市场需求进行估计和预测的过程。
它是企业制定生产计划、库存管理、市场营销策略等的重要依据，也是供应链管理中的重要环
节。
需求预测的目的是为企业提供未来一段时间内的需求期望水平，帮助企业提前做好应对措施，提高企业的竞争力和市场占有率。
需求预测的准确性对于企业的经营决策和经济效益具有重要影响，因此在进行需求预测时需要充分考虑各种因素的影响，并采用科学的方法进行预测。
需求预测方法常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。
归纳如图1：图1 ：物资需求预测方法一、时间序列法1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。
2.概况：时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。
若以表示时间序列的季节因素，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有加法模x t T t S t I t型：乘法模x t T t S t I t型：a) x t S t T t I t混合模b) x t S t (T t I t )型：时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。
3. 时间序列常用分析方法 ：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等（ 1 ）移动平均法①简单移动平均法： 将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。
求取最近的。
例如： 5个月的需求量分别是 10，12，32，12，38。
预测第6 个月的需求量。
可以选择使用 3 个月的数据作为依据。
那么第 6 个月的预测量 Q= 。
②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。
例如：上个例子， 3 个 月的数据，可以按照远近分别赋权重 0.2，0.3，0.5。
那么第 6 个月的预测量Q= （只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重 =1.）（ 2 ）指数平滑法基本思想： 预测值是以前观测值的加权和， 且对不同的数据给予不同的权数， 新数据给 予较大的权数，旧数据给予较小的权数。
需求预测的原理
需求预测是通过分析和理解用户行为、购买历史、用户画像等多个维度的数据，来预测用户未来可能有的需求。
具体来说，需求预测可以通过以下几个步骤实现：
1. 数据收集和清洗：收集用户的行为数据、购买数据、用户画像等多种数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。
2. 特征提取：从收集到的数据中提取有用的特征。
特征可以包括用户的地理位置、年龄、性别、购买偏好、搜索历史等等。
通过对这些特征进行分析和加工，可以得到更加有意义的特征。
3. 模型选择和训练：根据具体的需求预测问题，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。
常用的模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
通过对历史数据的模型训练，可以得到一个拟合度较高的模型。
4. 模型评估和优化：使用一部分未被训练的数据进行模型评估，评估模型的性能和准确度。
如果模型表现较差，可以通过调整模型参数、改变特征选取方式等方法进行优化。
5. 预测和应用：使用训练好的模型对用户进行需求预测。
当用户进行相关行为时，模型可以根据用户的特征和历史数据进行预测，并给出相对准确的需求预测结果。
这些预测结果可以应用在个性化推荐、精准营销、商品库存管理等场景中，以提升用户体验和商业价值。
需要注意的是，上述步骤的具体实施会因具体应用场景和数据特点而有所不同。
对于不同的需求预测问题，可能需要采用不同的数据处理方法、特征选取方式和模型选择。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行灵活调整和优化。
需求预测第三章需求预测DemandForecasting本章主要内容预测定性预测方法定量预测方法预测误差及监控运作模型需求预测的重要性CustomerRequirementsSupplierRequirementsDemandInformation生产运作管理的计划与控制系统生产运作管理的主要工作之一就是要把来自市场（用户）的需求转换成企业组织制造资源的最优（最起码应是满意）的生产计划。
因此市场的需求是最优利用企业制造资源的前提之一是企业任何运作的“驱动源”。
为此我们可先了解生产计划与控制系统的构成情况看其与需求管理的关系。
生产运作管理的计划与控制系统构成InventorystatusdataBillofMaterial能力需求计划资源计划ResourcePlanning生产计划ProductionPlanning需求管理DemandManagement主生产计划MasterProductionScheduling详细物料需求计划DetailedMaterialsRequirementplanning时间分段的物料需求计划TimephasedrequirementPlanning物料与能力计划MaterialandCapacityPlanning供应商系统VenderSystems车间生产系统Shopfloorsystems需求市场采购市场预测预测及其作用预测分类预测的步骤预测中应注意的几个问题预测及其作用预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。
作用“凡事预则立不预则废”。
预测为人们提供了即将发生的情况的信息增加了成功的机会。
但预测不是一门精确的科学它是科学与艺术的结合。
预测离不开科学测定的数据也离不开人们的经验和判断。
不能因为预测的失误而否定预测。
预测的基本假设：过去的发展状态要持续到将来对总量的预测要比对个体的预测精确如每天从武汉到北京旅客数量的预测比预计某个人将到何处出差要准确预测精度随预测的时间范围增加而降低预测与计划的区别预测是对未来事件的陈述计划是对未来事件的部署预测要说明的问题是将会怎样即在一定条件下估计将要发生什么变化采取或不采取哪些措施和行动而计划要说明的问题是要使将来成为怎样即应当采取什么措施和行动来改变现存的条件并对未来做出安排与部署以达到预期的目的。
预测及其作用(续）预测的作用帮助管理者设计生产运作系统生产什么产品提供何种服务在何处建立生产服务设施采用什么样的流程供应链如何组织帮助管理者对系统的使用进行计划今年生产什么生产多少如何利用现有设施提供满意服务预测分类按性质分科学预测科学预测是对科学发展情况的预计与推测。
如门捷列夫预计有个当时未发现的元素：亚铝、亚硼和亚硅。
后来发现了是镓、钪和锗。
技术预测技术预测是对技术进步情况的预计与推测。
经济预测政府部门以及其它一些社会组织经常就未来的经济状况发表经济预测报告预测分类（续）需求预测需求预测为企业给出了产品在未来的一段时间里的需求期望水平,为企业的计划和控制决策提供了依据。
社会预测社会预测是对社会未来的发展状况的预计和推测。
比如人口预测、人们生活方式变化预测、环境状况预测等。
需求预测与企业生产经营活动关系最密切。
产品生命周期顾客偏好竞争者的行为广告设计质量商业周期……需求预测的影响因素有哪些？预测分类（续）按时间分长期预测(LongrangeForecast)对年或年以上的需求前景的预测。
它是企业长期发展规划的依据。
中期预测(IntermediaterangeForecast)中期预测是指对一个季度以上两年以下的需求前景的预测。
它是制订年度生产计划、季度生产计划的依据。
短期预测(ShortrangeForecast)短期预测是对一个季度以下的需求前景的预测。
它是调整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体生产经营活动的依据。
预测分类（续）按主客观因素所起的作用分定性预测方法主观判断、不需要数学公式预测依据：各种主观意见定量预测方法利用统计资料和数学模型进行预测主观判断仍然重要预测方法定性预测方法定量预测方法Delphi法用户期望调查法部门主管讨论法销售人员意见汇集法因果模型时间序列模型移动平均法加权移动平均法指数平滑法乘法模型加法模型时间序列平滑模型时间序列分解模型预测的步骤确定预测的目的确定预测的时间范围选择预测的方法收集和分析数据准备预测对预测进行监控“预测”预测中应注意的几个问题判断在预测中的作用：选择预测方法、辨别信息、取舍预测结果预测精度与成本预测的时间范围和更新频率稳定性与响应性－预测方法的两个基本要求稳定性：抗拒随机干扰、反映稳定需求的能力。
适用于受随机因素影响大的预测问题响应性：迅速反映需求变化的能力适用于受随机因素影响小的预测问题定性预测方法Delphi法（专家调查法）用户期望调查法部门主管意见销售人员意见汇集法、德尔菲法（Delphi）德尔菲法是美国兰德公司研究设计的世纪年代开始盛行于西方国家。
德尔菲法的实质是利用专家的知识、经验、智慧等无法量化的带有很大模糊性的信息通过“背靠背”的方式进行信息的交换逐步取得较为一致的意见达到预测的目的。
德尔菲是古希腊的地名。
相传希腊神在此降伏妖龙后人用德尔菲比喻神的高超预见能力。
后来的不少预言家都曾先后在此发表演说提出种种预言。
从此德尔菲就成为专家提出语言的名词。
Delphi法第一轮：把调查表发给各个专家要求他们对调查表中提出的问题一一做出回答。
在规定时间内专家意见收回。
第二轮：把第一轮收到的意见进行综合整理“反馈”给每个专家要求他们澄清自己的观点提出更加明确的意见要求专家回答。
第三轮：把第二轮收到的意见进行整理“再反馈”给每个专家。
德尔菲预测示意图这种反复征询意见的轮数在我国一般是三轮到四轮外国一般用四轮至五轮。
每一轮都把上轮的回答用统计方法进行综合整理。
计算出所有回答的平均数和离差在下一轮中告诉各个专家。
平均数一般用中位数离差一般用全距或四分位数间距。
上四分位数的项数下四分位数的项数该方法是避免“群体压力”现象的特点。
也是定性专家评价的好方法。
、业务主管人员评判预测法业务主管人员评判预测法就是集合企业内供销、生产、财务与市场研究等部门的业务主管人员在假定的市场环境和既定的销售策略下对一定时期内的销售期望值的预测。
业务主管人员评判预测法的预测过程与销售人员意见综合法相同。
业务主管人员评判预测法的主观性较显著需要进行不断的调整以提高预测的准确性。
业务主管人员评判预测法适用于统计资料缺乏或者不完全的短期与中期市场预测。
实例分析业务主管人员销售预测值（百万元）期望值预测人员权重预测值（百万元）乐观预测事件概率一般预测事件概率悲观预测事件概率销售财务市场、销售人员意见综合法销售人员意见综合法是集合销售人员的预测方案加以归纳、分析、判断确定企业的预测方案的一种预测方法。
销售人员意见综合法首先由企业领导根据经营的需要向全部销售人员介绍预测的市场形势提供有关资料确定预测期限然后销售人员根据企业要求提出各自的预测方案最后进行综合分析判断确定企业的销售预测值。
销售人员意见综合法对短期市场预测效果较好。
实例分析销售员销售预测值（百万元）期望值销售人员权重预测值（百万元）乐观预测事件概率一般预测事件概率悲观预测事件概率定量预测方法时间序列模型：把预测指标如销售量等指标的实际历史数据按时间顺序排列应用数学方法进行分析找出其中的变化趋势和规律性的一种定量预测方法。
时间序列平滑模型时间序列分解模型因果关系模型利用变量之间的相关关系通过一种变量的变化来预测另一种变量的未来变化。
定量预测方法（续）时间序列预测（TimeSeriesForecasts）趋势成分数据长期变化趋势季节成分在一年内按通常的频率围绕趋势作上下有规则的波动周期成分–在较长时间里围绕趋势作有规则波动（经济周期）随机波动（Randomvariations）随机因素引起无规则的波动趋势成分季节成分周期成分随机波动成分定量预测方法（续）移动平均法简单移动平均（SimplemovingaverageSMA）加权移动平均（WeightedmovingaverageWMA）指数平滑法（Exponentialsmoothing）简单平均法一、原理：随机因素对数据的影响通过对数据的平均或平滑消除后呈现出事物的本质规律。
算术平均加权平均几何平均、算术平均注：当各期增长量基本相同时也可借用（若线性增长率呈现水平变动规律）。
、加权平均依据：不同时期的历史数据对未来的影响是不同的。
特点：此法对上述事实有一个合理的处理。
②适用范围：水平型数据模式③举例计算：月月月月月月月表加权移动平均预测t(月)实际销量(百台)三个月的加权移动平均预测值(百台)(×××)=近期数据的权重越大则预测的稳定性就越差响应性就越好近期数据数据的权重越小则预测的稳定性就越好响应性就越差权重和n的选择具有经验性。
、几何平均（）概念：几何平均数是一个统计的概念某一变量的几何平均值定义为：（）特点：上式能很好地消除随机波动因素的影响从而反映总体发展水平常用于描述经济发展平均速度。
②计算平均发展速度（即几何平均值）③预测①计算历年数据的环比速度移动平均法原理：通过对历史数据的移动平均消除随机因素影响建立模型进而预测。
、一次移动平均法预测公式的涵义：下期预测值等于本期的一次移动平均值。
、一次移动平均值的计算公式当n较大数据较多时计算麻烦可采用下式估算：、适用范围：短期水平型数据模式。
月份销售额（万元）要求：预测月份（n=）的销售额。
、n的选择上例中若n取不同的n（如取、）预测结果不同面临如何选择n的问题。
表简单移动平均法预测月份实际销量(百台)n=n=计算移动平均预测值:F=()=F=()=描点绘图可以比较当n=,n=时对预测结果的影响对于简单滑动平均预测方法关键是选择移动时间区间的大小即n的大小。
n的大小的选择与预测者要求的适应性有关。
如果管理者追求稳定性n的值应该选择大一些如果管理着的目标是体现响应性则应选择小一点的n。
、二次移动平均法引言：一次移动平均法在对斜破型数据模式的预测中存在着局限性。
、预测思路、适用范围：具有线性变动的近期或短期预测目标。
、预测步骤（）计算平滑系数（）建立预测模型应用举例年份实际值T=时（）预测但不如上式预测结果准确。
指数平滑法年由美国学者布朗在《库存管理的统计预测》一书中提出了指数平滑法。
引言：移动平均法存在着以下不足：①丢失历史数据。
②对历史数据平等对待。
一次指数平滑法二次指数平滑法一、一次指数平滑法、一次指数平滑值的计算公式：、预测模型（一）模型及适用范围、预测模型的含义含义：下期预测值是本期实际值与本期预测值的加权平均。
、一次指数平滑法的适用范围：水平型、短期数据模式。
