需求预测的概念和特征
4 四步骤交通需求预测模型(1)概述与出行生成预测
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
“四阶段”模型内容描述（2）
出行分布（Trip Distribution）
对每个交通小区，它所产生的这 些出行量究竟到那个分区去了？ 它所吸引的这些出行量又究竟 来自哪里？出行分布也就是要 预测未来规划年各个分区之间 出行的交换量
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
根据以上划分可以看出，伦敦1963年规划把家庭 划分为6×6×3=108类
1 出行生成预测：相关基本概念
（4）出行生成的两种量化表达
出行产生量（Trip Generation）
单位时间内某一个交通小区的出行产生量等于家 庭端点在这个分区的由家出行数，与起点在这个 分区的非由家出行和货物出行的出行数之和
出行吸引量（Trip Attraction）
单位时间内某一个交通小区的出行吸引量等于非 家庭端点在这个分区的由家出行数，与终点在这 个分区的非由家出行数和货物出行数之和
起讫点与产生吸引点的区别
A B 公司和饭店
家
C 客户
1 出行生成预测：相关基本概念
（3）区分出行产生点、吸引点与出行起讫点的意义 由于一个交通小区的交通出行发生量主要是由这 个小区的土地利用形态决定的，而起讫点的概念 与用地形态没有关系 例如：居住用地，其既可以是出行的起点（去上 班），也可以是出行的讫点（下班回家） 从起讫点的概念出发，无法由交通小区未来的用 地模式预测该小区的交通出行发生量
将各交通小区之间出行分布量分 配到交通网络的各条边上去的过 程，预测交通需求PA分布各组成 部分流量具体在道路交通网络上 的交通流量
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
“四阶段”模型功能说明
“四阶段”模型用于进行交通需 求预测，以用地和社会经济等 相关数据作为输入，通过“四 阶段”模型进行处理，得到未 来年每个路段的交通流量数据， 以预测的未来年路段交通流量 数据为基础进行新建道路或者 道路拓宽等交通设施建设依据
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！。
基于大数据的人力资源需求预测与匹配
基于大数据的人力资源需求预测与匹配近年来，随着大数据技术的快速发展和普及应用，人力资源管理领域也开始逐步利用大数据进行需求预测和匹配。
基于大数据的人力资源需求预测与匹配，成为企业提高人力资源管理效率和准确性的重要手段。
本文将介绍基于大数据的人力资源需求预测和匹配的相关概念、方法以及未来的发展趋势。
首先，我们来了解一下什么是基于大数据的人力资源需求预测与匹配。
人力资源需求预测是指通过收集、整理和分析大量历史数据，运用数据挖掘、机器学习等技术方法，预测未来一段时间内企业所需人力资源的数量、类型和技能要求。
而人力资源匹配则是指根据企业的人力资源需求和实际情况，通过比对和筛选，找到最适合企业需求的人才，并进行人才招聘、培养和发展。
那么，为什么需要基于大数据的人力资源需求预测与匹配呢？首先，大数据可以提供更全面、准确的数据信息，有助于分析和预测人力资源需求的趋势和规律。
其次，基于大数据的预测和匹配可以减少人力资源管理中的主观性和随意性，提高管理决策的科学性和准确性。
此外，大数据还可以帮助企业快速定位和找到最适合的人才，提高人力资源的配置效率和灵活性。
在实施基于大数据的人力资源需求预测与匹配时，需要采用一系列的分析方法和技术工具。
首先，需要建立一个完善的数据收集和管理系统，包括企业内部的人力资源管理系统、招聘平台等，以及外部的人才数据库、社交媒体等。
然后，可以运用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术方法，对大量的历史数据进行分析和建模，以预测未来人力资源需求的变化趋势和规律。
最后，可以通过数据比对和筛选，从海量的人才中筛选出最适合企业需求的人才，并进行招聘和培养。
基于大数据的人力资源需求预测与匹配在实践中已经取得了一些成果和应用案例。
许多企业已经使用大数据技术来预测和优化人力资源需求，从而节约成本、提高效率。
例如，某电子制造企业利用大数据分析技术，根据历史订单数据和生产数据，准确预测出未来一段时间内所需的员工数量和技能需求，在招聘、培训和绩效考核等方面进行有针对性的管理。
需求预测
【市场营销学】第4章 医药市场营销调研与预测
替代品
供应商
顾客
（三）市场需求调研
市场 需求量
市场潜量
产品需求 市场行情
（四）营销组合要素
产品调研 价格调研 销售渠道 促销方式
五、营销调研的步骤
收集 信息
拟定调 研计划
确定问题与 调研目标
分析 信息
提出 结论
1、编制调研策划书
• 明确调研目的
• 分析现有资料，设定假设
• 确定调研的基本设计：对象、内容、方法、 日程及预算
市场需求［2］
特定时期的市场需求 市场潜量 市场预测 市场最低量
计划费用
行业营销费用
市场需求［3］
特定时期的市场需求
市场潜量 （繁荣期
） 市场潜量 （衰退期
）
繁荣期 衰退期
行业营销费用
企业需求［1］
• 企业需求指在市场需求总量中企业所占的份额。
• 企业的市场占有率与其营销努力成正比，而营销努力又与营销
Q 费用支出成正比： i
Si
Q
Si
Mi Mi
企业需求［2］
• 由营于销不费同用企的业奏的效营率销，费则用i公支司出的所市取场得占的有效率果计不算同公，式以为α：i代表公司
Si
iMi iMi
公司预测与企业潜量
• 公司预测指公司销售预测，是与企业选定的营销计划和假定的营 销环境相对应的销售额，即预期的企业销售水平。
市场需求预测概念
• 市场需求预测是在营销调研的基础上，运用科学的理论和方法， 对未来一定时期的市场需求量及影响需求诸多因素进行分析研究， 寻找市场需求发展变化的规律，为营销管理人员提供未来市场需 求的预测性信息。
购买者意向调查法
•多用于工业用品和耐用消费品，适宜 做短期预测。
物流需求预测
例：根据某市某品牌T裇衫2008-2010销售资料预测2011各 个季节的销售量 设：2011年的销售量以2010年销售量为基数按8%递增.
1 季度 Ⅰ季度 Ⅱ季度 Ⅲ季度 Ⅳ季度 合计
2 2008年 182 1728 1144 118 3172
2155. 16
1518. 62
154.7 5
神经网络预测法
• 神经网络,特别是反向传播网络在许多领域都得到广泛应 用.该方法在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域的应 用实践充分证明,通过该方法获得的结果与实际结果非常 接近,尤其在曲线拟合方面有很高的精度.
• 利用神经网络的方法建立数学模型,拟合历史数据的变化 曲线,再用拟合结果对数据未来的发展曲线做出预报,这是 神经网络方法在预测中的应用.神经网络预测方法的应用 结果表明,该方法能够反映事物的变化规律,预测的结果比 较准确.
物流需求预测的意义
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状 况及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用 一定的经验判断、技术方法和预测模型,应用合适的 科学方法,对有关反映市场需求指标的变化以及发展 的趋势进行预测.
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规 律,结合本企业的实际状况,采取一定的分析方法提 出切实可行的需求目标,在此基础上制定需求计划, 指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要 设施的配备等企业物流工作的开展.
需求预测应用
例1：某家电制造企业编制生产计划需要对下一个生产 期间的产品需求进行预测,现在已知企业前11个计划期 间的产品的实际需求（见表1）,利用上述数量分析方 法对下一个计划期间的产品需求进行预测,比较各种分 析方法的预测结果.
马歇尔派生需求定理
马歇尔派生需求定理一、引言在经济学中，需求是指某商品或服务被消费者所需求的数量。
需求的研究是经济学中重要且基础的领域之一。
经济学家们通过研究需求的形成和变化规律，来预测市场的行为和走向，为决策提供依据。
马歇尔派生需求定理是经济学中的重要理论之一，对于理解需求的形成和变化机制有着深远的影响。
二、马歇尔派生需求定理的概念马歇尔派生需求定理（Marshallian Derived Demand Theorem）是由英国经济学家阿尔弗雷德·马歇尔（Alfred Marshall）于19世纪末提出的。
该定理主要用来解释供给和需求的关系，特别是各种生产要素（如劳动力、资本、土地等）的需求是如何从商品需求中派生出来的。
马歇尔派生需求定理认为，各种生产要素的需求取决于生产者对最终产品的需求，即最终产品的需求决定了各种生产要素的需求量和价格。
生产者会根据市场对最终产品的需求情况来决定生产该产品所需的各种要素，以满足市场需求。
三、马歇尔派生需求定理的要点1.最终产品的需求决定了生产要素的需求量和价格。
当市场对某种商品的需求增加时，生产者会增加对生产要素的需求，从而提高生产要素的价格。
2.生产要素的需求是衍生性的。
生产要素的需求不是独立存在的，而是从最终产品的需求中派生出来的。
以汽车工业为例，如果汽车市场需求增加，汽车制造商将需要增加对劳动力、钢铁、橡胶等生产要素的需求，从而推动了这些要素的市场需求和价格上升。
3.生产要素的需求可以通过需求曲线来表示。
需求曲线体现了生产者对生产要素的需求量与价格之间的关系。
一般来说，随着生产要素价格的上升，生产者对该要素的需求量会减少；反之，价格下降时需求量会增加。
4.生产要素的需求与替代性和互补性有关。
替代性是指生产者可以通过替换不同的生产要素来进行生产，因此当某种生产要素的价格上升时，生产者可能会寻找替代品，从而减少对该要素的需求量。
互补性是指某些生产要素之间存在一定的互补需求关系，当某种生产要素的需求增加时，对应的互补要素的需求也会增加。
供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行
0 4
高库存、高 服务水平是 怎么来的
0 6
四分法来识 别、管控库 存风险
0 5
库存究竟多 少才算合理
库存控制：应 1
对“打不死的 妖怪”
【案例】三管 齐下缩短周转
2
周期，降低周
转库存
3 降库存要避免
互扣人质的死 循环
4 降库存是推动
意志力极限
5
本篇小结
0 1
读书笔记
内容有点繁琐，重点的东西一直在重复，建议简化内容，浓缩精华，但是内容是挺实在的……。
三道防线的核心是第一道防线---需求预测需求预测，需要从数据开始，从判断结束。库存的计算，需要结 合概率统计学，科学计算，而不能简单的用过去平均值来计算。一切的基础，其实是建立在IT系统上，信息收集 得准备不准，信息周转的效率高不高，对供应链的影响非常大。
说，你问了没有
0 1
谁在做需求 预测：兼谈 计划的进化 史
0 2
计划与执行 的分离：某 快消品公司 的组织设计 案例
0 3
需求计划做 什么：快消 品行业为例
0 4
什么样的人 适合做需求 计划
0 6
如何做准预 测：选择合 适的预测颗 粒度
0 5
需求预测汇 报给哪个部 门
案例：谁的预 1
Байду номын сангаас测更准，销售 还是计划
催货是有学 问的
0 2
把自己做成 大客户，驱 动供应商快 速响应
0 3
要不要给供 应商预测
0 4
计划能随意 变动吗：你 得尊重供应 链的刚性
0 6
ERP：信息 系统的核心 应用
0 5
人都在忙什 么？在做信 息系统的事
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需求预测的概念和特征
需求预测是指通过分析历史数据、市场趋势以及消费者行为等要素来预测未来一定时间内的需求状况和趋势。
它是企业制定生产计划、库存管理、市场推广等决策的基础，也是企业发展和运营的关键因素之一。
需求预测的目的是为了尽可能减少供需的不平衡，降低库存水平和营销成本，提高客户满意度和企业盈利能力。
需求预测包含以下几个方面的特征：
1. 数据驱动：需求预测的基础是对大量有关销售、生产、市场等方面的数据进行分析和挖掘。
只有充分利用数据，才能得到准确的预测结果。
随着大数据技术的发展和应用，企业可以更好地利用各种数据来源，如销售数据、消费者行为数据等，进行需求预测。
2. 时间序列性：需求预测通常是基于时间序列模型。
时间序列性是指需求在一定时间内存在一定的规律性和趋势性。
通过分析历史数据，可以发现需求的季节性、周期性和趋势性等特征，从而预测未来的需求。
3. 不确定性：需求预测面临很大的不确定性。
市场环境的变化、竞争压力、消费者行为的变化等因素都会对需求产生影响。
因此，需求预测结果通常有一定的误差，企业需要在预测结果和不确定性之间进行权衡，采取相应的措施来应对不确定性。
4. 多因素影响：需求受到多种因素的影响，如市场规模、价格、产品特性、竞争情况、宏观经济环境等。
因此，在进行需求预测时，需要考虑多个因素的综合影响，建立相应的预测模型。
5. 预测精度：需求预测的准确度对企业的经营和决策具有重要意义。
预测的准确度越高，企业可以更好地控制库存水平、提高客户满意度，降低经营成本，从而获得更好的经营绩效。
因此，提高预测精度是需求预测的一个重要目标。
6. 实时性：市场竞争日益激烈，企业需要及时获取市场需求的变化情况，以便做出相应的调整。
因此，需求预测也要具备一定的实时性，能够准确捕捉市场需求的变化。
为了实现有效的需求预测，企业可以采取以下几个步骤：
1. 数据准备：收集和整理相关的历史数据，包括销售数据、库存数据、市场数据等。
数据的质量和完整性对预测结果的准确性有重要影响。
2. 数据分析：通过统计分析、时间序列分析、回归分析等方法对数据进行分析，发现数据中的规律性和趋势性，提取有用的信息。
3. 模型选择：根据需求预测的特点和要求，选择适合的预测模型，如时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
4. 模型建立和参数估计：根据选定的模型，建立相应的数学模型，并通过参数估计对模型进行拟合，得到最佳的模型参数。
5. 预测结果评估：通过比较预测结果和实际情况的差异来评估预测的准确度，可以使用误差指标如均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等进行评估。
6. 预测结果应用：将预测结果应用于实际的生产计划、库存管理、市场推广等决策中，及时调整供应链策略，以适应市场需求的变化。
总之，需求预测是企业管理和决策的重要工具，它可以帮助企业合理规划生产计划、优化库存管理、提高市场竞争力。
通过充分利用数据、建立合适的预测模型和采用适当的分析方法，企业可以实现更准确和实时的需求预测。