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課程背景：

本課程主要介紹預(yù)測的準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)清洗，傳統(tǒng)預(yù)測技術(shù)與模型及實(shí)踐應(yīng)用，AI預(yù)測模型介紹，及預(yù)測準(zhǔn)確率分析、評估方法和標(biāo)準(zhǔn)等。

課堂的重點(diǎn)是實(shí)踐演練，預(yù)測課堂練習(xí)主要通過EXCEL函數(shù)，高級分析工具庫Toolpak，并介紹Minitab與IBMSPSS的專業(yè)統(tǒng)計(jì)工具的預(yù)測分析方法，通過本課堂學(xué)習(xí)與練習(xí)，學(xué)員可以切實(shí)牢固掌握預(yù)測專業(yè)模型的知識和與分析方法及相關(guān)專業(yè)技能。

Thiscoursefocusesoncomprehensiveandpracticalforecastingmethodologies,coveringdatapreparation&preprocessing,classicalforecastingmodelsandtheirapplications,AIforecastingmodeling,andquantitativeaccuracyevaluation(MAE,RMSE,MAPE).

Centeredonhands-onpractice,thecourseadoptsExcelfunctionsandAnalysisToolPakforexercises,andintroducespredictiveanalysiswithMinitabandIBMSPSS.Afterthecourse,participantswillmasterprofessionalforecastingmodels,analyticalmethodsandcoreskillsfordata-drivendecision-making.

參訓(xùn)對象：

建議由供應(yīng)鏈相關(guān)管理、決策和數(shù)據(jù)分析人員等相關(guān)職能參與，相關(guān)的崗位如需求計(jì)劃經(jīng)理/需求計(jì)劃專職人員/預(yù)測專員等負(fù)責(zé)需求管理和預(yù)測的人員。

授課形式：

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。

課程大綱：

1.預(yù)測的準(zhǔn)備–ForecastingPreparation

預(yù)測的本質(zhì)與預(yù)測的挑戰(zhàn)Theforecastingnaturesandchallenges

預(yù)測測的準(zhǔn)備Forecastingpreparation

數(shù)據(jù)清洗DataCleansing

如何評估預(yù)測準(zhǔn)確率Forecastaccuracyassessment

課堂練習(xí)，如何評估預(yù)測準(zhǔn)備率

認(rèn)識預(yù)測的數(shù)據(jù)形態(tài)及評判Datapatternoftimeseries

2.預(yù)測技術(shù)介紹及應(yīng)用–ForecastingTechnologiesIntroduction

預(yù)測的分類Theclassificationsofforecast

定性預(yù)測與定量預(yù)測Qualitativeandquantitativeforecasting

3.定量預(yù)測預(yù)測技術(shù)介紹及應(yīng)用–QuantitativeForecastingModelsandApplications

定量預(yù)測模型：

天真預(yù)測Na?veForecast

移動平均MovingAverages

課堂練習(xí)，天真預(yù)測與移動平均法的應(yīng)用（EXCEL分析）

簡單指數(shù)平滑SimpleExponentialSmoothing

自適應(yīng)指數(shù)平滑Adaptive-ResponseRateSingleExponentialSmoothing

趨勢指數(shù)平滑TrendExponentialSmoothing

課堂練習(xí)，簡單與趨勢指數(shù)平滑的應(yīng)用（EXCEL，Minitab分析）

季節(jié)指數(shù)的算法Howtocalculateseasonalindex

季節(jié)與趨勢Trend&SeasonalExponentialSmoothing

課堂練習(xí)，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應(yīng)用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

經(jīng)典分解法Decomposition

課堂練習(xí)，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應(yīng)用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

一元線性回歸SimpleLinearprogramming

課堂練習(xí)，季節(jié)趨勢指數(shù)平滑的應(yīng)用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

多元線性回歸介紹MultipleLinearprogramming

ARIMA及SARIMA模型介紹高級復(fù)雜預(yù)測應(yīng)用的EXCEL，SPSS分析介紹

4.AI預(yù)測模型介紹TheintroductionofAIforecastingmodels

AI預(yù)測模型簡介，以及應(yīng)用場景AIforecastingmodels：XGboost,LSTM,LightGBM,CausalML

AI預(yù)測模型與常規(guī)的預(yù)測模型的不同點(diǎn)ThedifferencesforAIandregularmodels