需求预测的概念
物流需求预测概念
物流需求预测概念嘿，朋友！您知道啥是物流需求预测不？这玩意儿啊，就像是给物流这辆大车装上了一个神奇的导航仪。
咱就打个比方，您要出门旅行，总得先估摸一下得带多少行李吧？多了，拖着累得慌；少了，又缺这少那不方便。
物流需求预测也是这个理儿。
物流需求预测可不是拍拍脑袋就能整出来的。
它得综合考虑好多好多的因素。
比如说市场的变化，就像天气，时而晴空万里，时而风雨交加。
市场要是突然火爆起来，对商品的需求那是蹭蹭往上涨；要是市场不景气，需求也就跟着瘪下去。
再说说消费者的喜好，这可就像女人的心，变得那叫一个快！今天喜欢这个款式的衣服，明天可能就迷上了另一种风格的鞋子。
物流就得提前看准这风向，不然一堆过时的货堆在仓库里，那不是干着急嘛！还有啊，竞争对手的动静也得留意。
他们要是搞个大促销，咱这边不得提前做好准备，不然客户都被抢走啦！这就好比一场没有硝烟的战争，得时刻保持警惕。
那物流需求预测到底有啥用呢？这用处可大了去啦！就好比盖房子打地基，基础打牢了，房子才能稳稳当当。
提前知道了需求，就能合理安排仓库的存储空间，不会出现有的东西没地放，有的地方空着浪费的情况。
还能优化运输路线，让货物像坐直达电梯一样快速到达目的地，节省时间和成本。
您想想，如果没有准确的物流需求预测，那会是啥样？仓库里堆满了卖不出去的东西，资金都压在里面，老板不得愁得头发都掉光？运输车辆空跑一趟又一趟，油钱花了不少，事儿却没办好，这不是瞎折腾嘛！所以说啊，物流需求预测可不是闹着玩的，它是物流行业的眼睛和大脑，能让整个物流过程变得井井有条，顺顺当当。
您说，这是不是特别重要呢？总之，物流需求预测是物流行业中至关重要的一环，谁忽视它，谁就得在这竞争激烈的市场中吃苦头！。
企业人力资源的需求预测
四、人力资源需求预测的定量方法
转换比率法 人员比率法 趋势外推法 回归分析法 经济计量模型法 灰色预测模型法 生产模型法 马尔科夫分析法 定员定额分析法 计算机模拟法
转换比率法：即首先估计组织所需的关键技能的员工的数 量，然后再根据这一数量来估计秘书、财务和人力资源管 理等辅助人员的数量。 企业经营活动规模的估计方法是：
第二单元 人力资源需求预测的程序
一、准备阶段
构建人力资源需求预测系统 P34页 图1-10 1.企业总体经济发展预测系统 2.企业人力资源总量与结构预测系统 3.人力资源预测模型与评估系统 预测环境与影响因素分析 1.SWOT分析法（优势、劣势、机会、风险） 2.竞争五要素分析法 对新加入竞争者的分析 对竞争策略的分析 对自己产品替代品的分析 对顾客群的分析 对供应商的分析
三、人力资源需求预测的定性方法
经验预测法
描述法 德尔菲法
描述预测方法的特点 适用于短期预测 是对未来变化影响因素的预测 采用描述、假设、分析和综合的具体方法制定 相应于假设变化的人力资源需求预测被选方案。
德尔菲法—专家评估法
工作方法：问卷调查、听取专家分析意见
工作步骤—反复多次
第一轮：提出预测目标和要求。确定专家组， 准备有关资料，征求专家意见； 第二轮：简明扼要地以调查表方式列出预测问 题，交付专家组讨论评价，然后由预测组织统计 整理； 第三轮：修改预测结果，充分考虑有关专家的 意见； 第四轮：进行最后预测，在第三轮统计资料的 基础上，请专家提出最后意见及根据。
预测A的发展轨迹，即
A = a* B
t
t
其中a是修正系数
二、人力资源需求预测的技术路线
人力资源预测指标体系的设计 技术准备 对象指标 依据指标
需求预测
销售量Yt Mt1
实际数据序列与一次移动平均值序列的对比 通过一次移动平均，消弱了随机干扰的影响，较明显地反映出预测对象的 历史变化趋势。但当实际数据随时间推移发生变化时，一次移动平均值的 变化总是落后与实际数据的变化，存在着滞后偏差，n取得越大，滞后偏差 就越大。
2、二次移动平均值的计算
Mt2=(Mt1 +
需求的特性 连续性需求通常有以下四种表现形式：
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趋势性：通常反映了一种连续的发展方向。 周期性波动：需求随着商业周期和产品生命周期等因 素的变化，呈现出周期性的增长或降低的趋势。 季节性变化 随机性变化
不规律需求：某种产品的总体需求量不 大，需求时间和需求量又非常不确定， 需求模式是间歇式的，这种需求就是不 规律的。例如：刚进入企业产品线的新 产品或马上要退出产品线的老产品。
“情景分析”中对环境的分析工具
PEST分析 政治(political)、经济(economical)、社会 (social)、技术(technological) 基于SWOT分析的道斯矩阵 优势（Strength）、劣势（Weakness）、外部 机会（Opportunity）、外部威胁（Threat） 利益相关性分析：相关的利益群体是哪些？他 们有什么样的利益诉求？这些利益需求的变化 趋势是怎样的
时间序列分析
时间序列技术是一种利用历史销售数据的统计方法， 这些历史销售数据中应当具有相对清楚而又稳定的 关系和趋势。 常见的时间序列分析方法主要有：
简单移动平均 加权移动平均 指数平滑 回归分析 鲍克斯· 詹金斯法 西斯金时间序列
1、算数平均值
其中：Ｄ＝每一期间的实际需求 Ｎ＝平均值中期间的个数 Ｆ＝预测值
f.分析情景的内容。可以通过角色试演的方法来检验情景的 一致性,这些角色包括本企业、竞争对手、政府等。通过这 一步骤,管理者可以根据自己的观点进行辩论并达成一致意 见,更重要的是管理者可以看到未来环境里各角色可能做出 的反应,最后认定各情景在管理决策上的涵义。
供应链中的需求预测与准确度评估
供应链中的需求预测与准确度评估在当今全球化的商业环境中，供应链管理成为企业成功的关键因素之一。
准确预测需求是供应链管理的核心任务之一，它对于企业的库存管理、生产计划和物流配送都起着至关重要的作用。
然而，由于市场环境的不确定性和需求的复杂性，需求预测的准确度一直是一个挑战。
需求预测是通过分析历史数据、市场趋势和消费者行为等信息，来预测未来一段时间内产品或服务的需求量。
在供应链中，准确的需求预测可以帮助企业避免库存积压或缺货的问题，提高客户满意度并降低成本。
然而，需求预测的准确度评估并不容易。
首先，需求预测受到市场环境的影响。
市场竞争激烈、消费者行为变化快速，都会对需求预测的准确度产生影响。
其次，需求预测还受到内部因素的干扰，如新产品的推出、促销活动的进行等。
这些因素都会使得需求预测变得更加复杂和不确定。
为了提高需求预测的准确度，企业可以采用一些有效的方法和工具。
首先，企业可以利用现有的数据进行分析，通过建立数学模型来预测需求。
这些数学模型可以基于时间序列分析、回归分析等方法，通过对历史数据的分析来推断未来的需求趋势。
其次，企业可以采用市场调研和消费者调查等方法，获取更多的市场信息，从而提高需求预测的准确度。
此外，企业还可以利用先进的技术和工具，如人工智能和大数据分析，来进行需求预测和准确度评估。
除了采用有效的方法和工具外，企业还应该注重需求预测的持续改进和优化。
需求预测是一个动态的过程，需要不断地进行监测和调整。
企业可以通过与供应链伙伴的紧密合作和信息共享，来提高需求预测的准确度和响应速度。
此外，企业还可以通过建立有效的库存管理系统和物流配送网络，来降低需求预测的误差和风险。
需求预测的准确度评估是一个关键的指标，可以帮助企业评估和改进其供应链管理的效果。
企业可以通过比较实际销售数据和预测数据的差异，来评估需求预测的准确度。
此外，企业还可以采用一些指标和方法，如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等，来量化需求预测的准确度，并与行业标准进行比较。
市场容量估算与市场需求预测的区别
市场容量估算与市场需求预测的区别市场容量估算和市场需求预测是市场研究中两个重要的概念，它们针对的是市场规模和市场需求的不同方面。
虽然它们在某种程度上有一定的关联性，但它们所侧重的问题和计算方法是有所不同的。
本文将从定义、计算方法以及应用场景等方面探讨市场容量估算和市场需求预测之间的区别。
一、市场容量估算的概念和计算方法市场容量估算是指在一定的时间和地点，市场所能承受的最大销售量或产量。
它通常用于评估市场的潜力以及产品或服务的销售上限。
市场容量估算的计算方法可以通过多种方式进行，下面以总体法和分区法为例加以说明。
总体法是通过统计总体来估计市场容量。
首先需要确定目标市场的总体规模，即人口总数、家庭数量或企业数量等。
然后根据产品或服务的受众群体占总体的比例，推算出目标市场的规模。
最后结合市场份额和购买频次等因素，得出产品或服务的市场容量。
分区法是将目标市场按地理位置、消费能力或其他属性划分为若干个区域，然后对每个区域的市场容量进行单独估算。
该方法更为细致，能够更准确地反映不同区域之间的差异。
二、市场需求预测的概念和计算方法市场需求预测是指预测市场上对特定产品或服务的需求量，它涉及到市场需求的变化趋势、规模以及消费者购买行为等方面的研究。
市场需求预测主要用于指导企业的生产和销售决策，有助于企业在市场竞争中把握市场动态。
市场需求预测的计算方法有多种，其中较常用的方法包括趋势法、调查法、销售预测法和模型法等。
趋势法是通过分析历史数据，识别出市场需求的变化趋势，并基于这些趋势进行预测。
例如，可以利用时间序列分析方法对历史销售数据进行趋势分析，进而预测未来的市场需求。
调查法是通过市场调研和问卷调查等方式，获取消费者对产品或服务的需求意愿和购买意向，然后进行综合分析，得出市场需求的预测结果。
销售预测法是基于销售数据和销售环境等因素，通过对销售情况的评估和分析，预测未来的市场需求。
这种方法更加实际，能够更准确地反映市场的实际情况。
第6章 需求预测
（第 ∑ n期权数×第n期需求） 加权移动平均数 = ∑ 权数
（2）加权移动平均法
WMAt + 1 = ∑ αi − t + nAi n
i =t +1− n
t
= (α1 At +1− n + α 2 A(t +1− n ) +1 + α 3 A(t +1− n ) + 2 + ... + α n At ) / n
化学工业出版社
总费用
预测成本 经营费用 0
预测精度
华东理工大学商学院二Leabharlann 定性预测方法• • • •
德尔菲法（ 德尔菲法（Delphi Method） ） 部门主管集体讨论法（ 部门主管集体讨论法（Jury of Executives） ） 用户调查法（ 用户调查法（Users’ Expectation） ） 销售人员意见汇集法（ 销售人员意见汇集法（Field Sales Force） ）
化学工业出版社
华东理工大学商学院
3.市场调研法
• 预测来源于顾客期望，能较好地反映市场需求情 预测来源于顾客期望， 况 • 有利于改进产品，有针对性地开展促销活动 有利于改进产品， • 适用于对新产品或缺乏销售记录的产品需求预测 • 很难获得顾客的通力合作 • 顾客所说不一定符合顾客最终实际所做，因为顾 顾客所说不一定符合顾客最终实际所做， 客的期望值不断变化 • 费时费力
化学工业出版社 华东理工大学商学院
三、定量预测方法 三、定量预测方法
（一）时间序列分析 （二）因果关系模型 （三）预测监控
化学工业出版社
华东理工大学商学院
时间序列是按一定的时间间隔，把某种变量的 数值依发生的先后顺序排列起来的序列。
需求预测PPT课件
预测模型
当年和未来三年的预测数据
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1、抽样调查
（1）抽样调查的概念及特点
抽样调查是指从调研总体中抽选出一部分要 素作为样本，对样本进行调查，并根据抽样 所得结果推断总体的调查活动 抽样调查克服了普查的缺点，克服了重点调 查、典型调查的主观性，具有较强的代表性 和科学性
12
抽样技术
从字面上看，从总体中抽选一部分 进行调查的方法都是抽样调查
共和党人兰德与之竞争下一界总统。美国《文学 摘要》杂志对240万人进行了调查，预测兰德将 当选。当时刚刚起步的盖洛普公司对5万人进行 了调查，认为罗斯福将当选。结果是：
调查机构 罗斯福得票率
《文学摘要》
43%
盖洛普公司
56%
实际选举结果 62%
兰德得票率
57% 44%
38%
17
《文学摘要》失败的原因是什么？
22
问卷设计技术 1.问卷设计的目标 2.问卷设计中应注意的问题
- 是否能提供必要的信息 - 是否考虑到应答的需要 - 是否考虑到编辑和数据处理的需要
23
问卷是否考虑到应答的需要
一份合格的问卷应该简洁、有趣、具有 逻辑性且问题明确
一份合格的问卷不仅要考虑主题和受访 者的类型，还要考虑访问的的环境和问 卷的长度
平均个人月收入≥3000元
15
调查中发现
1、某人正常月收入为2,000元，但今年获一笔一 次性奖金为12,000元。经折算，月均收入达 到3,000元，是否可作为调查对象？
2、某人本月刚刚开始戒烟，戒烟之前每天吸烟10 支以上，此次戒烟能否坚持下去还不一定。他 是否可作为调查对象？
16
例2：1936年，罗斯福任美国总统第一任期届满，
供应链需求预测 模型
供应链需求预测模型
供应链需求预测模型是供应链管理中的重要组成部分，它可以帮助企业更好地预测未来的市场需求，从而制定更加准确的供应链计划。
本文将详细介绍供应链需求预测模型的概念、类型、应用和未来发展趋势。
一、供应链需求预测模型的概念
供应链需求预测是指根据历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素，对未来市场需求进行预测的过程。
供应链需求预测模型则是基于数学和统计方法，建立一套用于预测未来需求的数学模型。
这些模型可以通过对历史数据的分析，发现数据之间的内在联系和规律，从而对未来的市场需求进行准确的预测。
二、供应链需求预测模型的类型
供应链需求预测模型有多种类型，其中最常用的包括时间序列模型、回归分析模型和机器学习模型等。
1. 时间序列模型
时间序列模型是一种基于时间序列数据的预测模型，它通过分析时间序列数据的变化趋势和周期性规律，来预测未来的市场需求。
例如，移动平均模型、指数平滑模型等都是常见的时间序列模型。
2. 回归分析模型
回归分析模型是一种基于统计学原理的预测模型，它通过分析自变量和因变量之间的关系，来预测未来的市场需求。
例如，线性回归模型、多元回归模型等都是常见的回归分析模型。
3. 机器学习模型
机器学习模型是一种基于人工智能技术的预测模型，它通过训练大量的数据样本，自动发现数据之间的内在联系和规律，从而对未来的市场需求进行预测。
例如，支持向量机模型、随机森林模型等都是常见的机器学习模型。
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需求预测的概念
需求预测是指在市场竞争日益激烈的情况下，通过多种形式的信息收
集和分析，对未来市场需求进行预测，以便企业能够及早调整生产、
研发和销售策略，以满足市场需求并获得竞争优势。
随着全球化和信
息时代的到来，需求预测变得越来越重要。
企业在进行需求预测时，可以通过以下方式：
1.市场调查：通过问卷调查、面对面访谈等方式，了解目标客户的需求和偏好，以及对市场竞争对手的认知。
同时，还可以了解客户对产品
和服务的满意度，以及改进意见和建议，为企业调整产品和服务提供
参考。
2.数据分析：通过互联网和各种数据收集工具，收集和分析客户的购买、浏览和搜索行为，以及竞争对手的销售、市场份额等数据，从而预测
未来市场需求趋势。
3.专家意见：与行业专家、咨询公司等交流，了解行业趋势、技术创新等信息，以及未来市场的变化和风险，为企业制定更加准确的需求预
测提供参考。
4.历史数据分析：通过历史销售数据、市场份额数据等信息，结合市场
趋势和消费者行为的趋势，进行需求预测。
在进行需求预测时，企业需要注意以下几点：
1.考虑时效性：市场需求和趋势是不断变化的，因此需求预测需要关注市场和消费者变化，及时调整计划和策略。
2.数据分析的准确性：企业需要选择可靠的数据来源，确保数据的准确性和可信度，避免建立在错误数据上的预测带来的风险。
3.综合考虑：需求预测需要综合考虑市场、竞争、技术等多个因素，而非凭借单一数据或信息做出判断。
4.估计不确定性：需求预测并不是绝对准确的，企业需要对预测结果的不确定性进行估计，并适时根据实际情况进行调整和修正。
需求预测的重要性已经越来越受到企业的重视。
通过对市场和客户需求的精准预测，企业可以避免过度生产造成的成本损失，提高生产效率和资源利用率，同时还可以提高客户满意度和口碑，建立良好的品牌形象。