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供应链需求预测系统 | 促销模拟器:调整营销参数预测销量波动

预测本身只是手段,而非目的。供应链管理的终极目标,是支持业务决策,尤其是那些充满不确定性的决策——比如促销。每年618、双11、年货节,动辄数百万的促销预算投下去,到底能带来多少销量增长?会不会因为预测失误导致库存积压或缺货?这些问题如果仅凭经验拍脑袋,往往会付出惨痛代价。

供应链需求预测系统 | 异常检测模块:识别历史数据中的异常波动点

在销量预测与库存优化的闭环体系中,我们往往聚焦于“预测未来”,却容易忽视“历史数据的质量”。事实上,预测模型的准确性高度依赖于训练数据的干净程度。供应链历史数据中充斥着大量“脏数据”:系统上线初期的测试数据、仓库盘点导致的零销量、竞品突然缺货带来的销量暴增、或者数据采集故障产生的负值。这些异常点(Outliers)如果不加以识别和剔除,就会像“病毒”一样感染模型,导致趋势误判、季节性失真,最终输出错误的预测结果。

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