隨著技術(shù)、數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的進步，大多數(shù)需求預(yù)測解決方案涉及的多數(shù)技術(shù)是現(xiàn)成的，這些解決方案作為一個部分嵌入到核心統(tǒng)計引擎中。然而，了解每個方法的優(yōu)點和缺點是很重要。

一、各種時間序列的優(yōu)缺點

移動平均法：

優(yōu)點：

    開發(fā)簡單、可以有效的預(yù)測趨勢與周期性，只需要少量數(shù)據(jù)，存儲需求小，易于系統(tǒng)化與自動化。

缺點：

    不能很好的處理季節(jié)性。只能精確預(yù)測下一期需求。，剔除了可能比較重要的需求波動，傾向于平滑化預(yù)測結(jié)果。無法對合理時間段內(nèi)的需求突變進行預(yù)測。不能利用解釋性變量進行需求塑造。

簡單指數(shù)平滑法：

優(yōu)點:

    開發(fā)簡單，善于預(yù)測趨勢與周期性，只需少量的數(shù)據(jù)，最小的存儲需求，對呈指數(shù)衰減的最近需求期賦予最大權(quán)重，能比移動平均法更好地反映需求波動，易于系統(tǒng)化和自動化。

缺點：

    難以找到α的最優(yōu)值（平滑權(quán)重），不能很好地處理季節(jié)性，只能精確預(yù)測下一期需求

    無法對合理時間段內(nèi)的需求突變進行預(yù)測，不能利用解釋性變量進行需求塑造。

Holt雙參數(shù)指數(shù)平滑法：

優(yōu)點：

    開發(fā)簡單，善于預(yù)測趨勢與周期性，只需少量數(shù)據(jù)，最小的存儲需求，使用雙權(quán)重方法，

    通常優(yōu)于移動平均法和簡單指數(shù)平滑法，易于系統(tǒng)化或自動化。

缺點：

    難以找到平滑權(quán)重的最優(yōu)值，不能很好地處理季節(jié)性，只能精確預(yù)測下一期需求，無法對合理時間段內(nèi)的需求突變進行預(yù)測，對應(yīng)需求變化調(diào)整緩慢，不能利用解釋性變量進行需求塑造。

Winter三參數(shù)指數(shù)平滑法：

優(yōu)點：

    善于預(yù)測趨勢與周期性和季節(jié)性，只需少量數(shù)據(jù)，使用三參數(shù)（趨勢與周期、季節(jié)性和不規(guī)則構(gòu)成），應(yīng)用最廣的數(shù)學(xué)方法，易于系統(tǒng)化和自動化。

缺點：

    難以找到平滑權(quán)重的最優(yōu)值，只能精確預(yù)測后面1～3期的需求，無法對合理時間段內(nèi)的需求突變進行預(yù)測，對需求變化調(diào)整緩慢，不能利用解釋性變量進行需求塑造。

二、多元回歸分析的優(yōu)缺點

優(yōu)勢：

    能對趨勢與周期、季節(jié)性以及其他對需求造成影響的因素（解釋變量）建模，能夠構(gòu)建滯后效果，能夠涵蓋干預(yù)變量，能夠?qū)π枨笮盘栠M行感知，能夠通過模擬What-if分析塑造未來需求，對于短中長期需求預(yù)測總體上更準(zhǔn)確。

劣勢：

    需要更多數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲能力，建模更復(fù)雜，兼需統(tǒng)計和業(yè)務(wù)知識，較難系統(tǒng)化或自動化。

三、自回歸綜合移動平均ARIMA(Autoregressiveintegrated moving average)

優(yōu)勢：

    能對趨勢與周期、季節(jié)性以及其他影響需求的因素（解釋變量）進行建模，模型傾向于在減少因果性（解釋性）變量的情況下還能保持較高的擬合MAPE值（平均絕對誤差百分率），能夠利用模擬what-if分析進行需求塑造，對長、中、短期需求預(yù)測準(zhǔn)確度總體上更高。

劣勢：

    對數(shù)據(jù)量和存儲要求更高，建模更復(fù)雜，需要統(tǒng)計和業(yè)務(wù)知識程度更高，很難系統(tǒng)化或自動化，因為其復(fù)雜性，是應(yīng)用最少的方法。

四、加權(quán)綜合預(yù)測法的分析

    當(dāng)不確定哪種預(yù)測方法最準(zhǔn)確時，可將不同預(yù)測方法進行加權(quán)合并，當(dāng)不確定所預(yù)測情景會如何時，可將不同預(yù)測方法進行加權(quán)合并。

    在一般情況下，加權(quán)綜合預(yù)測較構(gòu)成綜合預(yù)測中任一種預(yù)測的準(zhǔn)確性都要高。但是，綜合預(yù)測只在預(yù)測方法不止一種的情況下才可行，當(dāng)需要借助主觀判斷且考慮情感因素時，權(quán)重設(shè)置優(yōu)先于對預(yù)測結(jié)果的考察，因為人們更傾向于將所有權(quán)重賦予符合他們理念的預(yù)測之上。

五、結(jié)構(gòu)判斷法（針對新產(chǎn)品預(yù)測）分析

    新產(chǎn)品分改良型新產(chǎn)品和革命型新產(chǎn)品。企業(yè)推出的新產(chǎn)品80%-90%是改良型新產(chǎn)品。對改良型新產(chǎn)品采用結(jié)構(gòu)判斷法的優(yōu)勢可以通過歷史數(shù)據(jù)自動化處理并結(jié)合統(tǒng)計分析方法，來對人為主觀判斷法進行進一步的完善。

    新產(chǎn)品預(yù)測結(jié)構(gòu)判斷法，結(jié)構(gòu)化分類模型，對屬性特征快速抽取相似的后選產(chǎn)品，從候選產(chǎn)品移除異常產(chǎn)品，形成替代產(chǎn)品組，再從替代產(chǎn)品組抽取統(tǒng)計模型特征預(yù)測新產(chǎn)品并補全時間相關(guān)問題。并為新產(chǎn)品活動實時提供可視化呈現(xiàn)，這有助于建模分析人員隨時掌握新產(chǎn)品行動的風(fēng)險性、不確定性及可變性，并使得企業(yè)能夠在新產(chǎn)品推出不確定性基礎(chǔ)上做出較合理的決策。

    當(dāng)然，判斷總歸是新產(chǎn)品預(yù)測過程中的重要部分。但是，判斷是基于業(yè)務(wù)知識并有助于整個過程可跟蹤并盡可能的高效與客觀。

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本文標(biāo)題：銷售預(yù)測各種統(tǒng)計算法優(yōu)劣分析

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