需求预测法

预测方法

定性预测法

定义：又称主观预测，主要是运用有关专家的个人经验或主观判断来进行预测。

德尔菲法：德尔菲法（Delphi method）是一种系统性的、结构化的专家调查方法。它通过多轮匿名调查和专家意见交流的方式，旨在达成共识和预测特定问题的解决方案。德尔菲法利用专家群体的多个循环意见收集和反馈过程，旨在减少个人偏见和提高集体决策的准确性。通过交流和重新评估专家意见的方式，它可以促进专家之间的共识和合作，最终形成综合意见和建议。

市场人员意见汇集法：市场人员意见汇集法（Market Staff Opinion Gathering method）是一种用于收集和整合市场人员意见的方法。该方法旨在通过收集和分析市场人员的观点、经验和建议，以帮助组织制定市场策略、提供产品或服务，并做出相关决策。

部门主管讨论法：部门主管讨论法（Departmental Chief Executive Discussion method）是一种组织内部的决策方法。这种方法通常在组织中的高级管理层，特别是部门主管之间进行。它旨在通过面对面的讨论和交流，达成共识并做出决策。

定量预测法

定义:又称统计预测法，主要是利用统计资料和数学模型来进行预测

算术平均法：算术平均法是一种常用的统计分析方法，用于计算一组数值的平均值。算术平均法通过将所有数值相加，然后除以数值的总个数，得到数值的平均值。算术平均法的计算公式如下：平均值 = （数值1 + 数值2 + ... + 数值n）/ n其中，数值1、数值2、...、数值n代表待计算平均值的各个数值，n代表数值的总个数。算术平均法可以用于各种不同类型的数据，例如考试成绩、销售额、时间间隔等。它是一种简单明确的方法，易于理解和使用，常用于描述数据的集中趋势。需要注意的是，算术平均法只能提供数据的总体平均值，无法反映数据的变异程度或分布情况。如果需要了解数据的分散程度，可以使用其他统计方法，例如标准差、方差等。

移动平均法·：移动平均法是一种常用的时间序列分析方法，用于消除噪音和趋势，从而更好地揭示数据的长期趋势。移动平均法通过计算一定时间段内的数据平均值，将数据的变动平滑化。移动平均法的原理是，将一定时间段内的数据加权平均，将权值分布在整个时间段内，从而减少个别值的影响，更好地反映数据的整体趋势。移动平均法可以用于平滑时间序列的长期趋势，预测未来的变化趋势。移动平均法有多种形式，最常用的是简单移动平均法。简单移动平均法是将一定时间段内的数据相加，然后除以时间段的长度，得到移动平均值。例如，计算5天的简单移动平均值，就是将过去5天的数据相加，然后除以5。移动平均法可以用于各种不同类型的数据，例如股票价格、销售额、气温等。它是一种有效的方法，可以帮助分析数据的长期趋势和周期性变化。

加权平均法：加权平均法是一种常用的统计分析方法，用于计算一组数值的加权平均值。与算术平均法不同，加权平均法给予不同数值的权重不同，经过加权后再求平均值。加权平均法的计算公式如下：加权平均值 = （权重1 × 数值1 + 权重2 × 数值2 + ... + 权重n × 数值n）/ 总权重其中，权重1、权重2、...、权重n代表将赋予数值1、数值2、...、数值n的权重，总权重代表所有权重的总和。在加权平均法中，不同的数值可以具有不同的重要性或影响程度，通过为不同数值分配不同的权重，可以更准确地反映其在整体平均值中的贡献。加权平均法常用于处理带有不同权重的数据，例如绩效评估、市场份额计算、资产配置等。通过为不同因素赋予不同的权重，可以更准确地计算出综合指标或综合评分，有效地反映数据的特点和重要性。

时间序列分析法

指数平滑法：指数平滑法是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数值。它通过对历史数据进行加权平均，将更高的权重放在较新的数据上，较低的权重放在较旧的数据上，以逐步减小旧数据的影响，从而更好地捕捉数据的趋势和变动。指数平滑法的基本原理是将序列中每个数据点的权重按指数级别递减，采用递推式来计算预测值。具体而言，对于序列中的每个数据点，根据前一个数据点的预测值和实际值，以及平滑系数（平滑参数）的设定，可以用以下公式来计算当前数据点的预测值：预测值 = 平滑系数 × 当前实际值 + （1 - 平滑系数）× 前一个预测值其中，平滑系数是一个在0到1之间的参数，决定了历史数据的衰减速度和新数据的影响程度。平滑系数越小，新数据的影响越小，预测值也越平稳；平滑系数越大，新数据的影响越大，预测值也更接近实际值。通过不断迭代计算，指数平滑法可以预测未来时间点的数值，并且具有自适应能力，可以适应数据变化的趋势或周期性。指数平滑法常用于经济预测、库存管理、销售预测等需要考虑趋势和变动的领域。

线性回归法：线性回归法是一种常见的统计分析方法，用于建立一种线性关系模型来描述自变量（解释变量）和因变量（被解释变量）之间的关系。它假设自变量和因变量之间满足线性关系，即可以用一条直线来拟合数据。在线性回归中，我们希望找到一条最佳拟合直线，使得该直线与观测数据的误差最小。通过最小化残差平方和（误差的平方和），可以求得最佳拟合直线的斜率和截距。具体地，线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1 * X + ε其中，Y 是因变量，X 是自变量，β0 是截距，β1 是斜率，ε 是误差项。线性回归的目标就是通过找到最佳的 β0 和 β1 值，从而使得模型对观测数据的拟合程度最好。线性回归分析可以通过最小二乘法来求解最佳拟合直线的系数。最小二乘法是指通过最小化观测值与拟合值之间的差的平方和，来寻找最小化总误差的估计量。线性回归模型在很多领域中得到广泛应用，特别是在预测、数据分析和经济学中。它可以用于预测房价、分析销售趋势、研究变量之间的相关性等。

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