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課程背景：

本課程主要介紹預測的準備與數(shù)據(jù)清洗，傳統(tǒng)預測技術(shù)與模型及實踐應用，AI預測模型介紹，及預測準確率分析、評估方法和標準等。

課堂的重點是實踐演練，預測課堂練習主要通過EXCEL函數(shù)，高級分析工具庫Toolpak，并介紹Minitab與IBMSPSS的專業(yè)統(tǒng)計工具的預測分析方法，通過本課堂學習與練習，學員可以切實牢固掌握預測專業(yè)模型的知識和與分析方法及相關(guān)專業(yè)技能。

Thiscoursefocusesoncomprehensiveandpracticalforecastingmethodologies,coveringdatapreparation&preprocessing,classicalforecastingmodelsandtheirapplications,AIforecastingmodeling,andquantitativeaccuracyevaluation(MAE,RMSE,MAPE).

Centeredonhands-onpractice,thecourseadoptsExcelfunctionsandAnalysisToolPakforexercises,andintroducespredictiveanalysiswithMinitabandIBMSPSS.Afterthecourse,participantswillmasterprofessionalforecastingmodels,analyticalmethodsandcoreskillsfordata-drivendecision-making.

參訓對象：

建議由供應鏈相關(guān)管理、決策和數(shù)據(jù)分析人員等相關(guān)職能參與，相關(guān)的崗位如需求計劃經(jīng)理/需求計劃專職人員/預測專員等負責需求管理和預測的人員。

授課形式：

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調(diào)學員參與。

課程大綱：

1.預測的準備–ForecastingPreparation

預測的本質(zhì)與預測的挑戰(zhàn)Theforecastingnaturesandchallenges

預測測的準備Forecastingpreparation

數(shù)據(jù)清洗DataCleansing

如何評估預測準確率Forecastaccuracyassessment

課堂練習，如何評估預測準備率

認識預測的數(shù)據(jù)形態(tài)及評判Datapatternoftimeseries

2.預測技術(shù)介紹及應用–ForecastingTechnologiesIntroduction

預測的分類Theclassificationsofforecast

定性預測與定量預測Qualitativeandquantitativeforecasting

3.定量預測預測技術(shù)介紹及應用–QuantitativeForecastingModelsandApplications

定量預測模型：

天真預測Na?veForecast

移動平均MovingAverages

課堂練習，天真預測與移動平均法的應用（EXCEL分析）

簡單指數(shù)平滑SimpleExponentialSmoothing

自適應指數(shù)平滑Adaptive-ResponseRateSingleExponentialSmoothing

趨勢指數(shù)平滑TrendExponentialSmoothing

課堂練習，簡單與趨勢指數(shù)平滑的應用（EXCEL，Minitab分析）

季節(jié)指數(shù)的算法Howtocalculateseasonalindex

季節(jié)與趨勢Trend&SeasonalExponentialSmoothing

課堂練習，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

經(jīng)典分解法Decomposition

課堂練習，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

一元線性回歸SimpleLinearprogramming

課堂練習，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

多元線性回歸介紹MultipleLinearprogramming

ARIMA及SARIMA模型介紹高級復雜預測應用的EXCEL，SPSS分析介紹

4.AI預測模型介紹TheintroductionofAIforecastingmodels

AI預測模型簡介，以及應用場景AIforecastingmodels：XGboost,LSTM,LightGBM,CausalML

AI預測模型與常規(guī)的預測模型的不同點ThedifferencesforAIandregularmodels