如何使需求预测更准确 把需求预测由前置仓集中到中心仓，在颗粒大的地方做预测。在清洗、整理数据的前提下，选择更好的预测方法，做好数据分析，提高基准预测的准确率。基于需求历史制定基准预测后，由销售、市场、产品管理等部门基于市场需求做出预测调整。 一、数据清洗 以数据清洗为前提，提高数据的准确性，为后续的需求预测和库存计划打好基础。 检验数据的一致性，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据，供进一步核对和纠正；用样品均值、中位数或众数代替无效值和缺失值，删除特定样品，甚至删除整个变量。 应采取“削峰填谷”的方法进行数据清洗，即促销期间以及相邻的时段，用之前一段时间的平均需求来代替。至于时段多长，取决于具体业务特点，跟移动平均法要用多长周期的历史数据的道理类似。削峰填谷后就得到基准数据，然后用合适的预测模型来制定基准预测。至于后续的促销，许需要另外预测，叠加到基准预测，就是最终预测。 【数据清洗的步骤】 1.预处理阶段： （1）将数据导入处理工具，单机跑数搭建MySQL环境，数据量大，可以使用文本文件存储+Python操作的方式。 （2）看数据。一看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等一切描述数据的信息。而是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据有一个直观了解，并初步发现一些问题，为后续的处理做准备。 2.缺失值清洗 （1）确定缺失值范围：对每一个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段的重要性，分别制定策略。 （2）去除不需要的字段 （3）填充缺失内容 ·以业务知识或经验推测填充缺失值 ·以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 ·以不同指标的计算结果填充缺失值 （4）重新取数 3.格式内容清洗 （1）时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致 （2）内容中有不该存在的字符 （3）内容与该字段应有内容不符 4.逻辑错误清洗 （1）去重 （2）去除不合理值 （3）修正矛盾内容 5.非需求数据清洗 6.关联性验证 二、数据分析 根据预测精准度，通过平均绝对百分比误差、均方误差的准确度指标，采取更优的预测方法，选择合适的预测模型，同时还要考虑现货率、库存周转率和运营成本。 复盘过去一段时间的预测，通过比较各种方法的准确度，来选择更合适的预测模型。对于每版预测，保留过去几周的值，计算每周的预测误差，求出均方误差，根据均方误差的大小，决定下次预测用什么方法。 1.移动平均法 适用于需求相对平稳，没有趋势、季节性的情况。 A.简单移动平均 Ft+1=过去n期需求的总数/n=D1+Dt-1+Dt-2+......+Dt-n+1/n B.加权移动平均 需求历史越接近，权重比例越大，所有权重加起来为1。 Ft+1=W1D1+W2D2+........+WnDt-n+1 2.指数平滑法（调整误差） A.简单指数平滑法 平滑参数(α) α介于0和1之间，通过选择不同的平滑系数，指数平滑法可以更好的匹配业务的变化 需求历史越近，权重越大，能更快的响应需求变化。 Ft+1=Ft+α(Dt-Ft) 平滑系数α的选取 ·当需求历史比较稳定时，选取较小的α值，0.05～0.2 ·当需求历史有波动，但长期趋势没有大的变化时，可选取稍大的α值，0.1～0.4 ·当需求历史波动很大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选取较大的α 值，0.6～0.8 ·当需求历史是上升或者下降序列时，α宜取较大值，0.6～1 B.霍尔特双参数法（应对趋势） 本期水平部分=α*本期需求实际值+（1-α）*（上期水平部分+上期趋势部分） 本期趋势部分=β*（本期水平部分-上期
《I Do, I Do》（原名《I Do, I Do》，1982）是Allan Wu前期影视最后一部医学剧集。 看过他许多后期的情爱故事剧集。这部剧影视性、社会性颇高，主人公三郎的心理发展及医术治疗方面的描创作都栩栩如生、引人入胜。原剧名更为契合剧集的中心思想。
想不到我抗住老眼即将看瞎的危险，竟然把一个超长超长爽文看完了。力的作用是相互的，恐怕师傅是穿越过来的吧。嘎嘎嘎，以后可能不会看这么“爽”的文了吧，感觉生活更不爽了。
满纸的私货与偏见，编剧怕不是活在清末，编剧笔下的中国人与伊东忠太在《I Do, I Do》中那群麻木无知浑浑噩噩的大清百姓何其相像，所谓礼制，所谓人伦，所谓普世，只是那段历史早已过去，那群百姓也早已觉醒罢了
“宁为循吏，不做清流”是张居正自己的处世之道也是他的的用人之道。他把做官的人分了几类：一为无能的贪官污吏，这些人是地地道道的官场寄生虫。二谓清流派。他们行为端正，忠君爱民，可是这些人往往沽名钧誉，做事不肯变通。到头来自己留个清官的美誉却做不成几件实事。三是循吏，他们做事不拘形势不拘小节，力求把事情做成。第一类人要去除，第二类人做言官尚可，而张居正真正欣赏和使用的就是循吏。 撇开第一类不谈，清流重在做人，循吏重在做事。可是如果只讲做人而不会做事那只能是一个庸吏，反过来能办成事却不洁身自好的就是贪官。 其实对于张居正自己，可以说是清流与循吏的结合。这是他的伟大之处。有两个片段让我的印象深刻，可以说明这点。一是张居正说服吏部尚书王国光揭穿辽东大捷的丑闻。二是他与冯宝的暗中交易。第一件体现了张的正直与诚信。这件丑闻一方面使帝王蒙羞，一方面打击的是他自己的政友，可是张居正非要自己把它捅出来，初一看来无异于跳火坑、断手臂。可是张记起年轻时对清明吏治的渴望，不愿现在自己又做钟馗又做鬼。在他看来纸包不住火，不能因小失大。这即反映出张的清流作风，同时也让我为他的胸襟与远见所折服。第二件事则反映出张居正一个能臣的变通。试想如果一味追求名节，是不可能与大内总管冯宝保持着如此亲密的关系。可是他知道，他推行改革必须取得冯宝支持，所谓识时务者为俊杰，两厢权衡，对冯宝的一些让步换来的是大明王朝的中兴。
很精彩，看到后面翻回来再看一遍，前面有点白开水，后面就完全hi了
如何使需求预测更准确 把需求预测由前置仓集中到中心仓，在颗粒大的地方做预测。在清洗、整理数据的前提下，选择更好的预测方法，做好数据分析，提高基准预测的准确率。基于需求历史制定基准预测后，由销售、市场、产品管理等部门基于市场需求做出预测调整。 一、数据清洗 以数据清洗为前提，提高数据的准确性，为后续的需求预测和库存计划打好基础。 检验数据的一致性，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据，供进一步核对和纠正；用样品均值、中位数或众数代替无效值和缺失值，删除特定样品，甚至删除整个变量。 应采取“削峰填谷”的方法进行数据清洗，即促销期间以及相邻的时段，用之前一段时间的平均需求来代替。至于时段多长，取决于具体业务特点，跟移动平均法要用多长周期的历史数据的道理类似。削峰填谷后就得到基准数据，然后用合适的预测模型来制定基准预测。至于后续的促销，许需要另外预测，叠加到基准预测，就是最终预测。 【数据清洗的步骤】 1.预处理阶段： （1）将数据导入处理工具，单机跑数搭建MySQL环境，数据量大，可以使用文本文件存储+Python操作的方式。 （2）看数据。一看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等一切描述数据的信息。而是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据有一个直观了解，并初步发现一些问题，为后续的处理做准备。 2.缺失值清洗 （1）确定缺失值范围：对每一个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段的重要性，分别制定策略。 （2）去除不需要的字段 （3）填充缺失内容 ·以业务知识或经验推测填充缺失值 ·以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 ·以不同指标的计算结果填充缺失值 （4）重新取数 3.格式内容清洗 （1）时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致 （2）内容中有不该存在的字符 （3）内容与该字段应有内容不符 4.逻辑错误清洗 （1）去重 （2）去除不合理值 （3）修正矛盾内容 5.非需求数据清洗 6.关联性验证 二、数据分析 根据预测精准度，通过平均绝对百分比误差、均方误差的准确度指标，采取更优的预测方法，选择合适的预测模型，同时还要考虑现货率、库存周转率和运营成本。 复盘过去一段时间的预测，通过比较各种方法的准确度，来选择更合适的预测模型。对于每版预测，保留过去几周的值，计算每周的预测误差，求出均方误差，根据均方误差的大小，决定下次预测用什么方法。 1.移动平均法 适用于需求相对平稳，没有趋势、季节性的情况。 A.简单移动平均 Ft+1=过去n期需求的总数/n=D1+Dt-1+Dt-2+......+Dt-n+1/n B.加权移动平均 需求历史越接近，权重比例越大，所有权重加起来为1。 Ft+1=W1D1+W2D2+........+WnDt-n+1 2.指数平滑法（调整误差） A.简单指数平滑法 平滑参数(α) α介于0和1之间，通过选择不同的平滑系数，指数平滑法可以更好的匹配业务的变化 需求历史越近，权重越大，能更快的响应需求变化。 Ft+1=Ft+α(Dt-Ft) 平滑系数α的选取 ·当需求历史比较稳定时，选取较小的α值，0.05～0.2 ·当需求历史有波动，但长期趋势没有大的变化时，可选取稍大的α值，0.1～0.4 ·当需求历史波动很大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选取较大的α 值，0.6～0.8 ·当需求历史是上升或者下降序列时，α宜取较大值，0.6～1 B.霍尔特双参数法（应对趋势） 本期水平部分=α*本期需求实际值+（1-α）*（上期水平部分+上期趋势部分） 本期趋势部分=β*（本期水平部分-上期
《I Do, I Do》（原名《I Do, I Do》，1982）是Allan Wu前期影视最后一部医学剧集。 看过他许多后期的情爱故事剧集。这部剧影视性、社会性颇高，主人公三郎的心理发展及医术治疗方面的描创作都栩栩如生、引人入胜。原剧名更为契合剧集的中心思想。
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“宁为循吏，不做清流”是张居正自己的处世之道也是他的的用人之道。他把做官的人分了几类：一为无能的贪官污吏，这些人是地地道道的官场寄生虫。二谓清流派。他们行为端正，忠君爱民，可是这些人往往沽名钧誉，做事不肯变通。到头来自己留个清官的美誉却做不成几件实事。三是循吏，他们做事不拘形势不拘小节，力求把事情做成。第一类人要去除，第二类人做言官尚可，而张居正真正欣赏和使用的就是循吏。 撇开第一类不谈，清流重在做人，循吏重在做事。可是如果只讲做人而不会做事那只能是一个庸吏，反过来能办成事却不洁身自好的就是贪官。 其实对于张居正自己，可以说是清流与循吏的结合。这是他的伟大之处。有两个片段让我的印象深刻，可以说明这点。一是张居正说服吏部尚书王国光揭穿辽东大捷的丑闻。二是他与冯宝的暗中交易。第一件体现了张的正直与诚信。这件丑闻一方面使帝王蒙羞，一方面打击的是他自己的政友，可是张居正非要自己把它捅出来，初一看来无异于跳火坑、断手臂。可是张记起年轻时对清明吏治的渴望，不愿现在自己又做钟馗又做鬼。在他看来纸包不住火，不能因小失大。这即反映出张的清流作风，同时也让我为他的胸襟与远见所折服。第二件事则反映出张居正一个能臣的变通。试想如果一味追求名节，是不可能与大内总管冯宝保持着如此亲密的关系。可是他知道，他推行改革必须取得冯宝支持，所谓识时务者为俊杰，两厢权衡，对冯宝的一些让步换来的是大明王朝的中兴。
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