需求预测方法及模型总结
市场需求预测模板
市场需求预测模板市场需求预测是指通过对市场环境、竞争对手、消费者需求等相关因素进行分析和评估，预测未来一段时间内市场对产品或服务的需求量和趋势。
准确的市场需求预测对企业的战略决策、产品开发和市场营销等方面具有重要的指导意义。
以下是一个市场需求预测的模板，可供企业参考和使用。
一、市场概述在进行需求预测之前，首先需要对市场进行概述和分析。
包括市场规模、增长趋势、行业竞争格局、主要竞争对手、消费者群体特点等方面的情况。
通过梳理市场概述，可以为后续的需求预测提供基础信息。
二、需求分析基于市场概述的情况，对产品或服务的需求进行详细的分析。
主要包括以下几个方面：1. 消费者需求特征：分析目标消费者的特点，如年龄、性别、职业、收入水平等，以及他们对产品或服务的需求、偏好和购买意愿。
2. 市场细分：将目标消费者进一步划分为不同的市场细分，根据不同的细分群体进行需求预测，使预测结果更具针对性和可操作性。
3. 市场趋势：分析市场的发展趋势，如新技术的应用、消费习惯的变化、政策环境的变化等对需求的影响，以便更准确地进行需求预测。
三、需求预测方法在进行需求预测时，可以采用多种方法，根据市场的具体情况和数据的可获得性选择合适的方法。
下面介绍两种常用的需求预测方法：1. 基于历史数据的预测：通过分析历史销售数据，比如过去几年的销售额、市场份额等信息，运用统计学模型和趋势分析方法来推断未来市场需求的走势。
2. 市场调研法：通过市场调研、问卷调查等方式，直接获取消费者的需求和意见，从而对市场需求进行预测和评估。
四、需求预测结果根据需求分析和预测方法，得出市场需求的预测结果。
在报告中可以具体列出预测结果，包括市场规模、增长率、市场份额等方面的数据，并且可针对不同的市场细分进行进一步的预测和分析。
五、预测结果的应用需求预测的目的是为了更好地指导企业的战略决策和市场营销活动。
因此，在需求预测报告中可以提出相应的建议和应用方案，以供企业参考：1. 产品研发和改进：根据需求预测结果，企业可以针对市场需求的变化来进行新产品的研发或产品改进，以满足消费者的需求。
市场需求预测方法与工具
市场需求预测方法与工具市场需求预测是企业制定战略计划和决策的重要依据，因此，选择合适的预测方法和工具对企业的发展至关重要。
本文将介绍市场需求预测的方法和一些常用工具，帮助企业准确预测市场需求，制定科学合理的经营策略。
市场需求预测是指根据已有的信息和数据，预测未来市场上的产品或服务的需求量和趋势。
准确的市场需求预测可以帮助企业把握市场方向，调整生产和供应链管理策略，提高市场竞争力。
一、定性分析方法定性分析方法是根据市场环境、消费者行为和市场趋势等非统计数据进行的分析。
通过对市场调研的深入了解，结合专家经验和行业洞察力，进行定性分析可以提供对未来市场需求的预测。
1. 专家访谈法：通过与行业专家进行深入交流和访谈，获取他们对市场发展趋势的看法和预测。
专家在特定领域具有丰富的经验和知识，他们的意见和建议可以提供有价值的市场需求预测信息。
2. 市场调研法：通过市场调研公司的调查和数据分析，了解不同细分市场的需求和趋势。
市场调研可以帮助企业了解消费者的购买意向、购买渠道和购买偏好，从而预测市场需求的变化和趋势。
二、定量分析方法定量分析方法基于统计数据和数学模型，利用历史数据和市场趋势进行市场需求预测。
以下是几种常用的定量分析方法：1. 时间序列分析：通过分析历史数据中的时间趋势、季节因素和周期性变化，建立时间序列模型，预测未来市场需求。
时间序列分析常用的方法包括移动平均法、指数平滑法和趋势分解法等，可以根据实际情况选择合适的方法。
2. 回归分析：通过建立依赖变量与相关自变量之间的数学关系模型，预测市场需求。
回归分析可以根据历史数据中的不同因素进行预测，如价格、广告投入、竞争对手的市场份额等。
利用回归分析可以定量评估这些因素对市场需求的影响程度，并进行相应的预测。
三、市场需求预测工具除了上述的方法，还有一些专门的工具可用于市场需求的预测。
1. SWOT分析：通过对企业的优势、劣势、机会和威胁进行评估和分析，帮助企业了解自身在市场中的竞争优势和劣势。
人力资源需求预测的常用方法
人力资源需求预测的常用方法1.管理人员判断法 管理人员判断法，即企业各级管理人员根据自己的经验和直接，自下而上确定未来所需人员。
这是一种粗浅的人力需求预测方法，主要适用于短期预测。
2.经验预测法 经验预测法也称比率分析，即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。
由于不同人的经验会有差别，不同新员工的能力也有差别，特别是管理人员、销售人员，在能力、业绩上的差别更大。
所以，若采用这种方法预测人员需求，要注意经验的积累和预测的准确度。
3.德尔菲法 德尔菲法（Delphi Method）是使专家们对影响组织某一领域发展（如组织将来对劳动力的需求）达成一致意见的结构化方法。
该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。
具体来说，由人力资源部作为中间人，将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们，然后重复这一循环，使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。
一般情况下重复3~5次之后，专家们的意见即趋于一致。
这里所说的专家，可以是来自一线的管理人员，也可以是高层经理；可以是企业内部的，也可以是外请的。
专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。
4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是：确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切，然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势，由此推断出未来人力资源的需求。
选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。
这个因素至少应满足两个条件： 第一，组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二，所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。
有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率，我们就能够估计出劳动力的需求数量了。
在运用趋势分析法做预测时，可以完全根据经验估计，也可以利用计算机进行回归分析。
所谓回归分析法，就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系，并将这一关系用一个数学模型表示出来，借助这个数学模型，就可推测未来人力资源的需求。
物流需求预测方法与模型
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物流需求预测方法与模型
➢ ①常增长系数法
增长系数法是在现状分布量的基础上按一定的增长率推算未 来的分布量。此法简单、方便，常见的有常系数法和平均系 数法。当经济发展、土地使用、物流源布局、物流设施等有 较大变化时，此法误差较大。
常增长系数法利用全规划区现状物流发生总量或吸引总 量与未来物流发生总量或吸引总量之间的增长率，计算分区 之间的物流分布量，计算公式为：
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物流需求预测方法与模型
四、基于L-OD的物流需求预测主要模型
1、物流生成预测
物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量，即根据
当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等，
找出它们之间的相互关系，然后根据未来各区的社会经济发展
值，预测出各分区的发生物流量、吸引物流量
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•式中：lij、loij——分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量；
• Pi 、 Poi——分别为未来及现状分区物流发生总量；
•
Ai 、 Aoi——分别为未来及现状分区物流发生总量。
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物流需求预测方法与模型
②平均增长系数法
实际中，每个分区的发生率与吸引率不平衡，为了减少误差， 常采用平均增长系数法，计算公式为：
——分区i到分区j的第m个物流链的阻抗，也可以看 成选择m链所支付的广义费用。
• 广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成， 其计算公式可表达为：
•式中：a、b、g —— 为待定系数，可由调查所获得的若干组测量
数据按最小二乘法来确定；
•
Tijm —— 分区i到分区j，物流链m所消耗的时间；
•
Pijm —— 分区i到分区j，物流链m的费用；
市场需求预测工作总结汇报
市场需求预测工作总结汇报尊敬的领导和各位同事：
我很高兴能够在这里向大家总结汇报市场需求预测工作的情况。
在过去的一段时间里，我们团队致力于分析和预测市场需求的变化，以便更好地满足客户的需求并提高公司的竞争力。
以下是我们的工作总结汇报。
首先，我们对市场进行了深入的调研和分析，关注了行业趋势、竞争对手、消费者行为等多个方面。
通过对大量数据的收集和分析，我们成功地发现了一些市场需求的新变化和趋势，为公司未来的发展提供了有力的支持。
其次，我们建立了一套科学的预测模型，通过对历史数据的回顾和对未来趋势的分析，成功地预测了一些产品和服务的需求变化趋势。
这些预测结果为公司的生产和营销提供了重要的参考，帮助我们更好地规划和调整产品结构和市场策略。
最后，我们还与销售、生产等部门进行了密切的合作，将我们的预测结果与实际情况进行了比对和验证，不断改进和完善我们的预测模型，确保预测结果的准确性和可靠性。
通过我们团队的努力和合作，我们成功地完成了市场需求预测工作，并为公司的未来发展提供了重要的支持。
我们将继续努力，不断提高我们的工作水平，为公司的发展贡献更多的价值。
谢谢大家的支持和合作！
此致。
敬礼。
预测市场需求的模型和技术应用
预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。
因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。
本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。
二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。
该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。
该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。
2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。
因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。
三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。
通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。
2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。
物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。
需求预测的分析方法
需求预测的分析方法需求预测是指通过对市场、消费者行为和其他相关因素进行分析和研究，以预测未来需求的变化趋势和规模。
预测准确的需求可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。
以下是一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：通过对过去一段时间的销售数据和市场趋势进行分析，可以发现销售量和销售额的季节性、周期性或趋势性规律。
基于这些规律，可以预测未来需求的趋势和规模。
2. 调查问卷法：通过设计并发放调查问卷，收集消费者对产品或服务的需求和偏好信息。
通过统计和分析问卷结果，可以了解消费者对不同产品特征的偏好程度和购买意愿，进而预测市场需求的变化。
3. 高级统计方法：如时间序列分析、回归分析等，基于历史数据和其他相关因素进行统计建模。
通过寻找相关性和趋势，建立数学模型，预测未来的需求变化。
4. 专家咨询法：邀请相关领域的专家参与需求预测的讨论和分析。
专家可以根据其经验和洞察力，结合市场动态和潜在因素，对未来需求进行估计。
5. 场景分析法：通过对市场环境、竞争态势、消费者行为和政策变化等因素进行分析，并结合市场趋势和发展方向，预测未来需求的变化。
这种方法一般适用于长期和宏观层面的需求预测。
需要注意的是，需求预测并非准确无误的预测未来，而是通过合理的方法和分析，对未来需求进行估计和预测。
在实际应用中，可以综合多种方法和数据，结合经验判断和市场判断，提高需求预测的准确性和可靠性。
需求预测是指企业通过对市场环境、消费者行为和其他相关因素的分析和研究，来预测未来需求的变化趋势和规模。
准确的需求预测可以帮助企业合理制定生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。
在实际应用中，需求预测通常涉及多个因素的考虑。
下面将介绍一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：历史数据分析是一种基于过去销售数据和市场趋势的需求预测方法。
供应链需求预测的方法
供应链需求预测的方法一、背景介绍供应链需求预测是指根据历史销售数据和其他相关因素，预测未来一定时间内的销售量和需求量。
这是供应链管理中非常重要的环节，能够帮助企业及时采购、调配资源，提高生产效率，降低成本，提高客户满意度。
二、数据收集1. 收集历史销售数据：包括销售数量、时间、地点、季节等信息。
2. 收集市场趋势信息：了解市场的变化趋势，包括竞争对手情况、消费者偏好等。
3. 收集产品信息：了解产品特性、生命周期等信息。
4. 收集其他相关信息：包括天气情况、政策法规等。
三、数据处理1. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值。
2. 数据分析：通过统计学方法对收集到的数据进行分析，了解销售趋势和规律。
3. 模型建立：根据分析结果选择合适的模型进行建立。
四、需求预测模型1. 时间序列模型：基于历史销售数据建立模型，预测未来一段时间内的销售量。
常用的时间序列模型包括ARIMA、SARIMA等。
2. 回归模型：根据历史销售数据和其他相关因素建立回归模型，预测未来一段时间内的销售量。
常用的回归模型包括线性回归、多元回归等。
3. 机器学习模型：基于大量历史数据进行训练，通过学习数据中的规律来预测未来一段时间内的销售量。
常用的机器学习模型包括神经网络、决策树、随机森林等。
五、模型评估和调整1. 模型评估：对建立好的预测模型进行评估，比较不同模型的精度和准确性。
2. 模型调整：根据评估结果对预测模型进行调整，提高预测精度和准确性。
六、需求预测应用1. 采购计划：根据需求预测结果制定采购计划，保证物资供应充足。
2. 生产计划：根据需求预测结果制定生产计划，保证生产效率和产品质量。
3. 库存管理：根据需求预测结果进行库存管理，避免过多库存或缺货现象。
4. 销售预测：根据需求预测结果进行销售预测，制定销售策略和营销计划。
七、需求预测的挑战和解决方案1. 数据质量问题：数据质量不好会影响需求预测的准确性。
解决方法是加强数据收集和清洗工作，提高数据质量。
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需求预测方法及模型总结学院：交通运输工程学院专业：交通工程班级学号：071412127学生姓名：刘学鹏指导教师：秦丹丹完成时间：2015-11-26需求预测方法及模型总结交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。
交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的关系。
现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分为四个阶段，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。
下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进行总结。
一、交通生成预测Ⅰ、增长率法增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）的预计增长速度进行预测的方法。
预测模型的一般形式为： Qt =Q（1+α）t增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。
所以增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长趋势稳定的情况，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。
Ⅱ、乘车系数法乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
模型的形式为：Q t =Ptβ乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测，各种偶然因素会使其发生较大波动。
此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。
Ⅲ、产值系数法产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社会总产值、国民收入等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测的方法。
模型的形式为：Q t =MtβⅣ、弹性系数法弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。
此法是综合考虑我国经济发展水平和产业结构和发展趋势，参考O、D调查区域社会经济有关文献资料，确定弹性系数的大致范围，结合所得出的历史弹性系数及所处区域位置及相关运网历史交通量与直接影响区历史经济量的回归分析作为进一步的分析手段，确定出项目影响区的交通增长弹性系数，依此进行发生、吸引交通量预测。
根据项目影响区经济发展速度预测结果和运输弹性系数，按下式计算交通量增长率：交通量增长率=GDP增长率×运输弹性系数Ⅴ、时间序列预测法又称时间序列预测法，是收集和整理过去的交通量资料，从中找出交通量随时间而变化的规律，并用数学模型来表示这种规律，然后按此模型进行预测。
该类模型包括：①趋势外推法；②指数平滑法；③灰色系统法；④人工神经网络法、小波分析法等。
Ⅵ、回归分析法回归分析预测法就是一种通过分析研究因变量与相关因素的联系规律从而进行预测的方法。
在诸多影响因变量的因素中，有些是与其它因素独立或近似独立的，有些则是密切相关的。
我们选取其中主要的而且各自是相互独立的因素作为自变量。
然后分析每个自变量与产生量大致的函数关系。
回归分析法又分为：线性回归分析法：一元线性回归分析，二元线性回归和多元线性回归分析；非线性回归分析法：如多元线性回归法，是从调查数据中，选取某个自变量与多个因变量的多组样本值，建立多元线性回归模型:P=b0+b1X1+b2X2+…+bnXnⅥ、灰色预测法该理论是我国学者邓聚龙教授在上世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。
如GM (1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型。
灰色预测在诸多领域(包括交通量预测)都有较好的应用。
设时间序列X（0）有n个预测值，X(0)=｛X(0)(1), X(0)(2), X(0)(3),…X(0)(n)｝加生成新序列X(1)=｛X(1)(1), X(1)(2), X(1)(3),…X(1)(n)｝，其中X（1）（k）=，k=1,2,…,n则GM（1,1）模型相应的微分方程为二、交通分布预测交通分布预测模型，可以分为两大类。
第一类是比较适用于较短期交通分布的模型，它们往往比较简单，主要用于交通网络没有发生重大变化的短期交通分布预测中；另一类是比较适用于长期交通分布预测或短期分布中交通情况有较大变化的交通分布预测模型，它们使用出行广义费用或其他较复杂的数学方法。
以下主要介绍增长系数法和重力模型法，它们适用于长、短期交通分布预测。
Ⅰ、增长系数法增长系数法基本依赖于各交通小区间基年的交通分布情况，把预测年的交通发生量和吸引量按基年交通分布的比例分布到路网中。
该方法适用于宏观交通量的分布，不限于个别因素的影响，着重于总的趋势，适应性较强。
但基年交通分布的稍有偏差，对未来交通分布有较大影响。
它以平均增长系数法、Fratar法、Furness法和底特律法等方法为主。
完全是基于出行起点与终点小区的交通增长特性，利用现状的OD分布量推算将来的OD分布量。
它依赖于各节点间的基年分布情况，并假设区间的出行交通与路网的改变相互独立，或者在预测年限内交通运输系统没有明显的改变。
这种方法适用于小地区或区域间出行不受空间阻挠因素的影响而只受地区间交通发生、吸引特性影响的出行空间分布形态，且这种方法不限于某些个别因素的影响，着重总的趋势，适用于交通量的宏观分布预测，但当基年OD分布稍有偏差时，对未来影响将会很大。
模型不需标定，只需满足总量平衡即可。
增长系数法的算法步骤如下：a 令计算次数m=0；b 给定现状OD表中及将来OD表中的X；c 求出各小区的发生于吸引交通量的增长率；d 求第m+1次交通分布量的近似值；e 收敛判别。
①常增长系数法：增长函数为：=常量②平均增长系数法：增长函数为：③底特律法：增长函数为：④福莱特法：增长函数为：）⑤弗尼斯法：增长系数为：Ⅱ、重力模型法重力分布模型主要是用来研究当网络中出现了比较大的变化时未来年的交通分布预测。
它的理论基础源于出行发生的行为会收到外部因素影响的假设。
第一个比较严密地提出并使用重力模型的人是casey，他提出了地域内两城镇间综合购物出行的一种方法。
重力模型法是根据牛顿的万有引力定律，即两物体间的引力与两物体的质量之积成正比，而与它们之间距离的平方成反比类推而成。
最初的公式形式是：T ij=随后又根据各种约束条件提出了不同的重力模型。
①无约束众力模型：计算公式如下：②单约束重力模型：1）伍尔希斯重力模型：计算公式如下：2）美国公路局重力模型（B.P.R.模型）：计算公式如下：3）双约束重力模型：计算公式如下：三、交通方式选择预测交通方式划分就是要把各交通小区之间的分布交通量分配给各种交通方式，从而在各自的交通网上进行分配。
Ⅰ、总量控制法根据地区历年公路、铁路、水运等运输方式运量分担及设施水平统计资料，建立总量分担模型。
例如，对公路客货运分担量，可以选择如下Logist模型：按各交通小区现状的非公路客货运量分担比例，同时考虑各小区未来非公路方式设施水平和运输能力变化的影响，将非公路客货运量分配到各小区中，得到各小区未来非公路客货运量，即：其中，V可由下式计算：V=T（1-）将各小区预测的全方式客货运量中减去上一步确定的非公路客货运量，得到小区预测的公路客货运量：H i =Ti-ViⅡ、运输方式分担率法该法根据基年的公路、铁路、水运等OD表及运费、运输全过程时间表，建立方式划分分担率预测模型并进行标定、检验。
通常采用如下形式：Pi,j,m=根据上述方式分担模型，考虑未来地区各种方式的建设水平和运能变化，预测确定各小区间公路客货运分担率Pi,j,m 和分担量Xi,j,h：Xi,j,h =Ti,j,Pi,j,h四、交通分配预测交通分配就是把各种出行方式的空间OD量分配到具体的交通网络上，通过交通分配所得的路段、交叉口交通量资料是检验道路规划网络是否合理的依据。
WARDROP 原理Wardrop 第一原理：网络上的交通以这样一种方式分布，就是所有使用的路线都比没有使用的路线费用小。
——用户优化平衡模型（User Optimized Equilibrium ）简称UEWardrop 第二原理：车辆在网络上的分布，使得网络上所有车辆的总出行时间最小。
——系统优化平衡模型（ System Optimized Equilibrium ）简称SO固定需求分配法在分配模型中，出行OD 矩阵T(i,j)固定不变。
Beckmann 提出固定需求的用户优化平衡模型：()()()()()()的出行量从,0,,,.,s.t.)(min 0j i j i T j i X j i T j i X j i X j i V dxx t r rr r i jr ar a V a a→--≥=⋅=∑∑∑∑∑⎰δ 对于系统优化，Dafermas 提出固定需求的系统优化平衡模型：()0,s),(j ),(),(),( s.t.)],,([)],([)(min ,,≥≠=-==∑∑∑∑∑j i V s j T j i V k j V j i V f j i V f v f s kis s ji ij s s j i ij。