需求预测实战指南 | 1 天课程特训营
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、资金压力及客户满意度。预测精准则运营高效，预测失误则导致库存积压与缺货并存，侵蚀企业利润。
针对中国企业数据基础薄弱、方法单一及跨部门协作不畅等痛点，本课程融合国际供应链知识体系（APICS CPIM/CSCP）与中国本土管理场景，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。
课程对象
- 供应链计划岗位人员：包括需求计划员、主计划员、物料计划员等；
- 供应链管理人员：供应链经理、计划经理、运营经理等，旨在系统提升需求管理能力；
- 跨部门协同人员：销售、市场、财务等参与 S&OP 流程的相关人员，以理解预测逻辑并提升协同效率；
- 专业顾问：供应链及 ERP 咨询顾问，需掌握专业预测方法与评估体系；
- 转型人士：希望转向供应链领域并系统学习预测技术的职场精英。
课程目标
- 思维重塑：理解预测的战略价值，实现从经验主义向系统化预测的思维转变；
- 数据治理：掌握异常值识别、缺失值填补及事件日历建立三项核心数据清洗技能；
- 指标应用：精通 MAE、RMSE、MAPE、Bias 等核心指标，能根据场景灵活组合评估；
- 模型实战：针对平稳、趋势及季节性数据，熟练应用时间序列预测方法；
- 因果分析：掌握回归分析等基本因果预测方法，规避常见应用陷阱；
- AI 赋能：学会利用 AI 工具辅助预测，同时坚守人工核准防线；
- 优选调优：建立模型选择的系统化框架，进行公平比较、健康度诊断及参数调优；
- 落地执行：掌握预测会议组织、FVA 分析及 SOP 建立等管理要点，确保预测落地。
课程内容（目录）
第 1 章 你的第一个预测：从“拍脑袋”到系统化预测
- 1.1 预测的本质
- 1.2 预测相关概念的区分
- 1.3 动手做：你的第一个预测
- 1.4 评估一下：计算预测误差
- 1.5 预测方法的选择
- 核心知识总结和自检清单
第 2 章 数据清洗：数字背后有故事
- 2.1 需求与销售：两个截然不同的概念
- 2.2 数据清洗的三项核心工作
- 2.3 识别异常值：三种方法
- 2.4 填补缺失值：策略选择
- 2.5 标记特殊事件：建立事件日历
- 2.7 为什么数据清洗比预测模型更重要
- 核心知识总结和自检清单
第 3 章 评估指标：给预测“体检”
- 3.1 为什么需要评估指标
- 3.2 绝对误差指标：MAE 和 RMSE
- 3.3 相对误差指标：MAPE
- 3.4 有偏性指标：Bias
- 3.5 指标对比和组合使用
- 3.6 不同场景指标选择指南
- 核心知识总结和自检清单
第 4 章 时间序列：看历史，猜未来
- 4.1 三种基本数据形态
- 4.2 方法选择流程
- 4.3 平稳数据：移动平均与指数平滑
- 4.4 有趋势的数据：Holt 线性趋势
- 4.5 有季节的数据：Holt-Winters 季节性
- 核心知识总结和自检清单
第 5 章 因果预测：知道“为什么”，才能回答“如果”
- 5.1 因果预测与时间序列的互补关系
- 5.2 因果预测三步走
- 5.3 回归分析的常见陷阱
- 5.4 价格调整预测：“如果降到 XX 元，能卖多少？”
- 核心知识总结和自检清单
第 6 章 AI 协作：让 Kimi 当你的预测助手
- 6.1 从 Excel 到 AI：什么时候需要协作
- 6.2 数据准备：标准化格式
- 6.3 AI 协作实战：从提示词到验证
- 6.4 AI 的边界：人工核准的最后防线
- 核心知识总结和自检清单
第 7 章 模型选择：没有最好，只有最合适
- 7.1 为什么需要系统化的模型选择
- 7.2 跨方法公平比较：A/B 测试框架
- 7.3 过拟合与欠拟合：模型健康度诊断
- 7.4 参数调优方法论
- 7.5 模型维护与更新
- 核心知识总结和自检清单
第 8 章 预测落地：从数字到决策
- 8.1 多维度评估：不要只给一个数字
- 8.2 预测会议：从吵架会到对齐会
- 8.3 FVA 分析：砍掉帮倒忙的环节
- 8.4 应对组织政治
- 8.5 预测管理 SOP
- 核心知识总结和自检清单
课程安排和费用
课程时间：2026 年 8 月 8 日（周六，9:30 起）
上课形式：网络直播课（腾讯会议，课前发送链接）
首发优惠：原价 1200 元/人，第 1 期专享价¥980/人；前 20 名早鸟价¥880
愿这1天，成为你预测实践中有用的起点。
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