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SFS多模型分析管理模塊上線

如果把聯合通商科技的SFS銷售預測系統看作一個平臺,那么每一個功能模塊都是這平臺上的一道美味。2017年底,聯合通商科技SFS (sales forecast system)銷售預測系統多模型分析管理模塊和加權差異分段預測模型就位, 對于懂美味的您,我們有必要向您先行推薦。

加上之前的營銷管理模塊和動態回歸預測模型,聯合通商科技拳頭產品SFS銷售預測系統在一年內完成了4個大模塊的上線,這充分體現了聯合通商科技在供應鏈銷售預測和需求計劃領域的技術研發和產品開發能力。

現在,就請讓我們帶您簡單掃描一下多模型分析管理模塊和加權差異分段預測法。

一.您可能會問,為什么要多模型或多個預測法?
很簡單,厲害的殺手會用不同的武器組合和策略應對各種目標,多模型分析管理模塊就是一個這樣的武器組合。您懂的,滾動預測,重點在滾動,每一次的預測不一定是一個方法最優,SFS銷售預測系統會讓您選擇不同方法、不斷地滾動預測,積累大量數據和分析,供決策參考。比如,您可以方便找出每一種預測法前N期的準確率,找到最佳預測模型及組合辦法。而把多模型都放在一個模塊內,您就可輕松按照喜好和效果,靈活選擇和搭配。

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多模型模塊界面截圖


下面是我們整理的“多模型管理的效益和賣點,讓您一目了然。

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二. 您可能會繼續問,那新的加權差異分段預測模型(或預測法)又有什么不同和特點呢?

我們把其它兩個預測法都放在一起加以說明:

1.時間序列預測法,比較適用于某區間銷售結構變化不大的產品。舉個例子,洗發水。

2.動態回歸預測法,動態回歸結合了時間序列及回歸分析方法,除考慮應變量時間序列的影響外,也考慮了外部變量的影響,比只使用時間序列法會更可靠。 這些外部影響因子,可能是,宏觀指標、市場信息、促銷、價格變動等等……

3.加權差異分段預測法,是三個中最簡單,使用也最簡單的預測法,非統計學專業人員也可快速理解和上手。

加權差異分段預測法適合所有產品,但相對而言加權差異分段法不僅考慮時間序列,也考慮季節性和同期趨勢,并同時采用平均誤差率修正預測值, 因此加權分段法更適用于受季節性和趨勢影響的產品。比如,更適合夏季的飲品。

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