【第1期：8/8，周6班】需求预测实战指南 | 1天课程特训营

需求预测实战指南 | 1 天课程特训营

1. 课程介绍

需求预测是供应链管理的核心基石，直接决定企业的库存周转、资金效率与客户满意度。预测精准，则运营顺畅；预测失准，则面临积压与缺货的双重风险。

基于 APICS CPIM 与 CSCP 国际认证体系，本课程深入剖析中国企业需求管理痛点（如数据基础薄弱、方法单一、跨部门协作不畅等）。课程融合理论与实战，系统讲授从数据清洗、模型选择到绩效评估的全流程方法论，旨在帮助学员构建“即学即用”的预测实战能力。

2. 课程对象

• 供应链计划人员：包括需求计划员、主计划员、物料计划员等一线执行岗位。
• 供应链管理者：供应链经理、计划经理及运营经理，旨在系统提升团队预测管理水平。
• 跨部门协同人员：销售、市场、财务等参与 S&OP（销售与运营规划）的关键角色，致力于理解预测逻辑以提升协同效率。
• 专业顾问与转型人士：供应链/ERP 咨询顾问，以及希望转型供应链领域、系统掌握预测技术的职场人士。

3. 课程目标

• 思维重塑：理解预测的战略价值，实现从“经验拍脑袋”到“系统化科学预测”的思维转变。
• 数据治理：掌握数据清洗三大核心技能（异常值识别、缺失值填补、事件日历建立）。
• 指标应用：精通 MAE、RMSE、MAPE、Bias 等核心评估指标，并能根据业务场景灵活组合使用。
• 模型实战：掌握时间序列（平稳、趋势、季节性）与因果预测（回归分析）的方法论及应用陷阱。
• AI 赋能：学会利用 AI 工具辅助预测，同时建立人工核准防线，确保结果可靠。
• 落地管理：掌握模型选择与调优方法，能够组织高效预测会议，开展 FVA 分析并建立标准化 SOP。

4. 课程内容大纲

第 1 章：从“拍脑袋”到系统化预测

• 预测的本质与核心概念辨析
• 实战演练：构建你的第一个预测模型
• 预测误差计算与方法选择策略

第 2 章：数据清洗——数字背后的故事

• 区分“需求”与“销售”的关键差异
• 数据清洗三项核心工作详解
• 异常值识别、缺失值填补与特殊事件标记
• 为何数据清洗比模型选择更重要

第 3 章：评估指标——给预测做“体检”

• 绝对误差指标（MAE, RMSE）与相对误差指标（MAPE）解析
• 有偏性指标（Bias）的应用场景
• 多指标组合策略与不同场景下的选择指南

第 4 章：时间序列分析——看历史，猜未来

• 三种基本数据形态识别
• 平稳数据：移动平均与指数平滑法
• 趋势数据：Holt 线性趋势模型
• 季节数据：Holt-Winters 季节性模型

第 5 章：因果预测——探究“为什么”与“如果”

• 因果预测与时间序列的互补关系
• 回归分析实战与常见陷阱规避
• 价格弹性预测：“如果降价，销量如何变化？”

第 6 章：AI 协作——让智能工具成为预测助手

• 从 Excel 到 AI：协作时机与数据标准化
• AI 提示词工程与结果验证实战
• 明确 AI 边界：坚守人工核准的最后防线

第 7 章：模型选择——没有最好，只有最合适

• 系统化模型选择与 A/B 测试框架
• 模型健康度诊断：过拟合与欠拟合
• 参数调优方法与模型维护更新机制

第 8 章：预测落地——从数字到决策

• 多维度评估体系：拒绝单一数字决策
• 高效预测会议组织与 FVA（预测增值分析）
• 应对组织政治与建立预测管理 SOP

5. 课程安排与费用

课程时间：2026 年 8 月 8 日（周六）09:30 起
授课形式：网络直播（腾讯会议，课前发送链接）

费用说明：
原价 1200 元/人
首期专享价：980 元/人
早鸟优惠（前 20 名）：880 元/人

愿这一天，成为您预测实践专业化的新起点。