第 1 期《需求预测》课程正式开启，本周六准时开讲。
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，直接决定进货、排产、采购及物流调度的效率。精准的预测能加速库存周转、缓解资金压力并提升客户满意度；反之则导致库存积压与缺货并存，侵蚀企业利润。
基于 APICS CPIM 与 CSCP 国际认证体系，本课程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，系统讲授从数据清洗、模型选择到执行评估的全流程方法论，旨在帮助学员构建“易懂、实用”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（Demand Planner）、主计划员、物料计划员等；
- 供应链管理人员：如供应链经理、计划经理、运营经理，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；
- 咨询顾问：供应链及 ERP 领域顾问，需掌握专业预测方法与评估体系；
- 转型人士：希望转入供应链领域并系统学习预测技术的职场从业者。
3. 课程目标
4. 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 预测的本质与概念区分
- 1.2 实战演练：构建首个预测模型
- 1.3 预测误差计算与方法选择
- 核心知识总结与自检清单
第 2 章 数据清洗：数字背后有故事
- 2.1 需求与销售的概念辨析
- 2.2 数据清洗三大核心任务
- 2.3 异常值识别与缺失值填补策略
- 2.4 特殊事件标记与事件日历建立
- 2.5 数据清洗对预测模型的关键意义
- 核心知识总结与自检清单
第 3 章 评估指标：给预测“体检”
- 3.1 绝对误差指标（MAE/RMSE）解析
- 3.2 相对误差指标（MAPE）与应用
- 3.3 有偏性指标（Bias）解读
- 3.4 多指标对比、组合及场景选择指南
- 核心知识总结与自检清单
第 4 章 时间序列：看历史，猜未来
- 4.1 三种基本数据形态与方法选择流程
- 4.2 平稳数据：移动平均与指数平滑
- 4.3 趋势数据：Holt 线性趋势模型
- 4.4 季节数据：Holt-Winters 季节性模型
- 核心知识总结与自检清单
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 因果预测三步法与回归分析陷阱
- 5.3 实战应用：价格调整对销量的影响预测
- 核心知识总结与自检清单
第 6 章 AI 协作：让 Kimi 当你的预测助手
- 6.1 从 Excel 到 AI：协作时机与数据标准化
- 6.2 AI 协作实战：提示词工程与结果验证
- 6.3 AI 边界界定：人工核准的最后防线
- 核心知识总结与自检清单
第 7 章 模型选择：没有最好，只有最合适
- 7.1 系统化模型选择与 A/B 测试框架
- 7.2 过拟合与欠拟合的诊断
- 7.3 参数调优方法论与模型维护更新
- 核心知识总结与自检清单
第 8 章 预测落地：从数字到决策
- 8.1 多维度评估与高效预测会议组织
- 8.2 FVA 分析：剔除低效环节
- 8.3 应对组织政治与建立预测管理 SOP
- 核心知识总结与自检清单
5. 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/人
愿这一天，成为您预测实践征程中有价值的起点。
关于 APICS CPIM/CSCP 专业认证
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