需求计划员课程：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

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，预测偏差则导致库存积压与缺货并存，侵蚀企业利润。

基于 APICS CPIM、CSCP 国际认证体系，本课程深度融合中国企业实际管理场景，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。旨在帮助学员摒弃“拍脑袋”式决策，建立科学、系统且可落地的需求预测实战能力。

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，旨在系统化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，以统一预测逻辑，提升协同效率。
• 专业顾问与转型人士：供应链咨询顾问（含 ERP 顾问）及希望转型供应链领域的职场人士。

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：掌握数据清洗核心技能，能够识别异常值、填补缺失值并建立事件日历。
• 精准评估：熟练运用 MAE、RMSE、MAPE、Bias 等指标，根据业务场景构建合理的评估体系。
• 模型应用：针对平稳、趋势及季节性数据，灵活选用时间序列模型；掌握因果预测与回归分析的应用场景。
• AI 赋能：学会利用 AI 工具辅助预测，在提升效率的同时坚守人工核准防线。
• 落地管理：掌握模型调优方法，能够组织高效预测会议，开展 FVA（预测值附加分析）并建立标准作业程序（SOP）。

课程内容大纲

第一章 你的第一个预测：从“拍脑袋”到系统化

• 预测的本质与核心概念辨析
• 实战演练：构建首个预测模型
• 预测误差计算与方法选择策略
• 核心知识总结与自检

第二章 数据清洗：数字背后的故事

• 需求与销售的概念界定
• 数据清洗三大核心任务
• 异常值识别与缺失值填补策略
• 特殊事件标记与事件日历建立
• 为何数据清洗优于模型选择

第三章 评估指标：给预测“体检”

• 评估指标的必要性
• 绝对误差指标（MAE、RMSE）解析
• 相对误差指标（MAPE）与有偏性指标（Bias）应用
• 多指标组合策略与场景化选型指南

第四章 时间序列：看历史，猜未来

• 三种基本数据形态解析
• 方法论选择流程
• 平稳数据：移动平均与指数平滑
• 趋势数据：Holt 线性趋势模型
• 季节数据：Holt-Winters 季节性模型

第五章 因果预测：洞察“为什么”，回答“如果”

• 因果预测与时间序列的互补机制
• 因果预测三步法
• 回归分析常见陷阱规避
• 价格调整等场景下的情景模拟预测

第六章 AI 协作：让智能工具成为预测助手

• 从 Excel 到 AI：协作时机判断
• 数据标准化准备
• AI 提示词工程与结果验证实战
• AI 边界界定与人工核准机制

第七章 模型选择：没有最好，只有最合适

• 系统化模型选择的必要性
• 跨方法公平比较：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

第八章 预测落地：从数字到决策

• 多维度评估体系构建
• 高效预测会议组织技巧
• FVA 分析：剔除低效环节
• 应对组织政治与建立预测管理 SOP

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）

首发优惠：
原价 1200 元/人
第 1 期专享价：980 元/人
前 20 名早鸟价：880 元/人

愿这 1 天的深度学习，成为您预测实践进阶的有力起点。