需求預測被稱為對特定時期內的客戶需求進行未來估計的過程。一般來說，需求預測會考慮歷史數據和其他分析信息來產生最準確的預測。更具體地說，需求預測方法需要使用歷史數據的預測分析來了解和預測客戶需求，以了解關鍵的經濟狀況并協助做出關鍵的供應決策以優化業務盈利能力。需求預測方法分為定性方法和定量方法兩大類。定性方法基于專家意見和從現場收集的信息。它主要用于可用于分析的數據最少的情況。例如，當一項業務或產品新進入市場時。然而，定量方法使用數據和分析工具來創建預測。需求預測可用于生產計劃、庫存管理，有時還可用于評估未來的產能需求，或用于決定是否進入新市場。

需求預測對不同行業的企業起著重要作用，尤其是在降低商業活動風險方面。然而，眾所周知，由于分析的復雜性，特別是定量分析，公司面臨的挑戰。然而，了解客戶需求是任何行業不可或缺的一部分，這樣業務計劃才能更有效地實施，并能更恰當地響應市場需求。如果企業開始掌握需求預測的概念，它可以帶來幾個好處。這些包括但不限于減少浪費、更優化的資源分配以及潛在的銷售額和收入的大幅增長。

更詳細地說，企業需要需求預測的一些原因包括：

1. 實現目標——大多數成功的組織都會有預先確定的增長軌跡和長期計劃，以確保業務以最佳能力運營。通過了解未來的需求市場，企業可以積極主動地確保其會議目標符合行業增長趨勢。

2. 商業決策——參考實現目標，通過對未來行業需求的透徹了解，管理層和主要董事會成員可以做出戰略性商業決策，從而實現更高的盈利能力和業務增長。這些決策通常與產能、市場目標、原材料和了解供應商合同方向等概念相關。

3. 增長——通過對未來預測的準確理解，公司可以在一個時間框架內衡量擴張的需求，從而使他們能夠以經濟高效的方式擴張。

4. 人力資本管理——鑒于需求預測通常會披露有關技術增長和生產的信息，企業可以從計劃員工培訓中受益，以確保員工為新技術趨勢做好充分準備。這將有助于確保組織能夠以最佳方式運作。

5. 財務規劃 - 了解需求預測以有效地為未來運營制定預算至關重要。強勁的需求預測將有助于披露潛在的未來成本和收入。

有各種統計和計量經濟分析用于預測需求。預測需求可以分解為七個階段的過程，七個階段描述為：

預測需求的xxx步是確定一組目標或信息以得出不同的業務戰略（查找期刊）。這些目標基于一組假設，這些假設通常來自經濟理論或以前的實證研究的混合體。例如，經理可能希望根據需求彈性如何影響公司過去的銷售來找出新產品的最佳價格和產量。

有許多不同的計量經濟學模型，這些模型根據管理者希望進行的分析而有所不同。選擇用于預測需求的模型類型取決于許多不同的方面，例如獲得的數據類型或觀察次數等。在此階段，定義將用于預測需求的變量類型非常重要。回歸分析是預測的主要統計方法。有許多不同類型的回歸分析，但從根本上說，它們提供了一個或多個變量如何影響被測量的因變量的分析。預測需求模型的一個例子是 M.Roodman (1986) 的需求預測回歸模型，用于測量季節性對被測數據點的影響。該模型基于線性回歸模型，并用于根據季節性周期及其對需求的影響來衡量線性趨勢，即。基于夏季和冬季銷售的產品的季節性需求。

一旦在第 2 階段指定了模型的類型，就必須指定數據和收集數據的方法。必須首先指定模型以確定需要收集的變量。相反，在決定所需的預測模型時，需要考慮可用數據或收集數據的方法，以便制定正確的模型。時間序列數據和橫截面數據是可以使用的不同收集方法。時間序列數據基于按時間順序進行的歷史觀察。這些觀察結果用于從數據中得出相關的統計數據、特征和洞察力。可以使用時間序列數據收集的數據點可以是銷售、價格、制造成本及其相應的時間間隔，即每周、每月、每季度、每年或任何其他定期間隔。橫截面數據是指在不同時間段收集到的單個實體的數據。需求預測中使用的橫截面數據通常描述從個人、公司、行業或地區收集的數據點。例如，公司 A 在xxx季度的銷售額。這種類型的數據封裝了各種數據點，這些數據點產生了最終數據點。數據點的子集可能不可觀察或無法確定，但可以作為增加需求預測模型精度的實用方法。數據來源可以通過公司的記錄、商業或私人機構或官方來源找到。需求預測中使用的橫截面數據通常描述從個人、公司、行業或地區收集的數據點。例如，公司 A 在xxx季度的銷售額。這種類型的數據封裝了各種數據點，這些數據點產生了最終數據點。數據點的子集可能不可觀察或無法確定，但可以作為增加需求預測模型精度的實用方法。數據來源可以通過公司的記錄、商業或私人機構或官方來源找到。需求預測中使用的橫截面數據通常描述從個人、公司、行業或地區收集的數據點。例如，公司 A 在xxx季度的銷售額。這種類型的數據封裝了各種數據點，這些數據點產生了最終數據點。數據點的子集可能不可觀察或無法確定，但可以作為增加需求預測模型精度的實用方法。數據來源可以通過公司的記錄、商業或私人機構或官方來源找到。數據點的子集可能不可觀察或無法確定，但可以作為增加需求預測模型精度的實用方法。數據來源可以通過公司的記錄、商業或私人機構或官方來源找到。數據點的子集可能不可觀察或無法確定，但可以作為增加需求預測模型精度的實用方法。數據來源可以通過公司的記錄、商業或私人機構或官方來源找到。

一旦獲得模型和數據，然后計算值以確定自變量對因變量的影響。

計算需求預測準確性是確定有關客戶對產品需求的預測準確性的過程。了解和預測客戶需求對于制造商和分銷商避免缺貨和保持充足的庫存水平至關重要。雖然預測永遠不會完美，但它們對于為實際需求做準備是必要的。為了保持優化的庫存和有效的供應鏈，準確的需求預測勢在必行。

供應鏈中的預測準確性通常使用平均xxx百分比誤差或 MAPE 來衡量。統計學上 MAPE 被定義為百分比誤差的平均值。

然而，大多數從業者將 MAPE 定義和使用為平均xxx偏差除以平均銷售額，這只是一個體積加權 MAPE，也稱為 MAD/Mean 比率。這與將xxx偏差的總和除以所有產品的總銷售額相同。此度量的優點是可以加權錯誤，因此您可以定義如何為您的相關業務加權，前毛利潤或 ABC。xxx的問題是，對于季節性產品，當銷售額 = 0 并且不對稱時，您將創建一個未定義的結果，這意味著如果銷售額高于預測值，您可能會更加不準確。所以 sMAPE 也被用來糾正這個問題，它被稱為對稱平均xxx百分比誤差。

最后但同樣重要的是，對于間歇性需求模式，以上都不是真正有用的。因此，您可以將 MASE（平均xxx縮放誤差）視為在這些情況下使用的一個很好的 KPI，問題是它不像前面提到的那樣直觀。另一個要考慮的指標是 SPEC（以庫存為導向的預測錯誤成本），尤其是當手頭有間歇性或不穩定的需求模式時。該指標背后的想法是通過計算預測范圍內的理論產生成本來比較預測需求和實際需求。它假設預測需求高于實際需求會導致庫存成本，而預測需求低于實際需求會導致機會成本。

預測誤差需要以實際銷售額為基礎計算。使用了幾種形式的預測誤差計算方法，即平均百分比誤差、均方根誤差、跟蹤信號和預測偏差。

一旦確定了模型，該模型將用于檢驗xxx階段中陳述的理論或假設。結果應描述試圖實現的目標，并確定理論或假設是對還是錯。關于xxx階段提供的示例，模型應該顯示市場需求彈性與其與過去公司銷售額的相關性之間的關系。這應該使管理人員能夠就新產品的最佳價格和產量做出明智的決定。

最后一步是根據創建的數據集和模型預測需求。為了預測需求，對所選變量的估計用于查看它對需求的影響。關于估計所選變量，可以使用回歸模型，或者可以實施定性和定量評估。

定性和定量評估的例子有：

• 獨立判斷
• 預測市場
• 德爾福技術
• 博弈論
• 判斷性引導
• 模擬交互
• 意向和期望調查
• 執行方法陪審團

• 離散事件模擬
• 外推
• 數據處理組方法 (GMDH)
• 參考類預測
• 定量類比
• 基于規則的預測
• 神經網絡
• 數據挖掘
• 聯合分析
• 因果模型
• 分割
• 指數平滑模型
• Box–Jenkins 模型
• 混合模型

• 移動平均線時間序列投影方法
  • 移動平均法
  • 指數平滑法
  • 趨勢預測方法
• xxx指標因果方法
  • 鏈比法
  • 消費水平法
  • 最終使用方法
  • xxx指標法