demand forecast是什麼意思，demand forecast的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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例句

專業解析

需求預測（Demand Forecast）是指通過系統性分析方法，對市場或消費者未來某時間段内商品或服務的需求量進行科學預估的過程。其核心目标是通過曆史數據、市場趨勢和外部影響因素的綜合研判，為企業提供供應鍊管理、生産計劃和庫存控制的決策依據（來源：APICS術語庫，鍊接：https://www.apics.org/terms）。

在實踐應用中，需求預測可分為定量預測和定性預測兩類。定量預測依賴數學模型與曆史銷售數據，例如時間序列分析、回歸模型等；定性預測則基于專家判斷或市場調研，常用于新産品或缺乏數據支持的情景（來源：哈佛商業評論，鍊接：https://hbr.org/operations-management）。據IBM全球供應鍊報告顯示，整合機器學習技術的預測模型可将準确率提升15%-25%（來源：IBM供應鍊洞察，鍊接：https://www.ibm.com/supply-chain）。

該領域當前面臨的主要挑戰包括突發事件幹擾（如疫情）和消費者行為快速變化。學術研究表明，融合實時數據監測與彈性預測框架能有效提升抗風險能力（來源：ScienceDirect，鍊接：https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/demand-forecasting）。

網絡擴展資料

"Demand forecast"（需求預測）是一個商業和供應鍊管理領域的核心術語，指通過分析曆史數據、市場趨勢和其他相關因素，對未來特定時間段内的産品或服務需求進行預估的過程。以下是詳細解釋：

1.核心定義

• 需求（Demand）：指消費者對商品或服務的購買意願和能力。
• 預測（Forecast）：基于現有信息的系統性推算。
• 結合：需求預測旨在量化未來市場需求的規模、時間分布和潛在波動，為決策提供數據支持。

2.目的與作用

• 資源規劃：幫助企業合理分配生産、庫存和人力資源，避免過剩或短缺。
• 成本控制：通過精準預測減少倉儲成本、緊急采購溢價等。
• 戰略制定：支持長期業務擴展、新産品投放或市場退出決策。

3.常用方法

• 定性方法：依賴專家意見或市場調研（如德爾菲法），適用于數據不足的新興領域。
• 定量方法：
  • 時間序列分析：利用曆史數據建模（如移動平均法、指數平滑）。
  • 因果模型：分析需求與影響因素（如價格、促銷活動）的關系。
  • 機器學習：通過算法（如隨機森林、LSTM）處理複雜非線性關系。

4.應用場景

• 零售業：預測季節性商品銷量（如節日禮品）。
• 制造業：規劃原材料采購和生産排程。
• 服務業：預估客戶流量以優化排班（如餐飲、交通）。

5.挑戰與局限

• 數據質量：曆史數據不完整或噪聲過多可能降低準确性。
• 外部波動：突發事件（如疫情、政策變化）難以預測。
• 動态市場：消費者偏好快速變化可能導緻模型失效。

需求預測的準确性直接影響企業運營效率，因此常需結合多種方法并持續疊代模型。實際應用中，企業需平衡預測精度與實施成本，靈活應對不确定性。

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