1. 间歇需求定义
1.1 什么是间歇需求
间歇需求（Intermittent Demand）是指需求在时间轴上呈现大量零值与稀疏非零值交替出现的需求模式。与连续、平稳的常规需求不同，间歇需求在多数时间周期内需求量为零，仅在少数时间点出现突发性需求，且需求量的波动幅度极大。
核心定义：间歇需求 = 时间序列中零值占比 ≥ 50% + 非零需求出现无固定周期 + 需求量的变异系数（CV）通常 > 0.7。
1.2 三大核心特征
| 特征 | 描述 | 量化指标 | 对预测的影响 |
|---|---|---|---|
| 零值多 | 大部分时间周期（周/月）的需求记录为 0 | 零值占比（ADI）通常 > 1.32 | 传统 MAE/MSE 被零值稀释，指标失真 |
| 需求稀疏 | 非零需求出现间隔不固定，无规律可循 | 平均需求间隔（ADI）≥ 1.32 | 无法使用常规时间序列分解方法 |
| 波动大 | 非零需求量的数值差异悬殊，常出现极端值 | 变异系数（CV²）> 0.49 | sMAPE 分母接近零时产生无穷大值 |
1.3 间歇需求的分类矩阵（Syntetos-Boylan 分类）
学术界最常用的间歇需求分类体系由 Syntetos 和 Boylan 提出，依据平均需求间隔（ADI）和需求量的变异系数平方（CV²）将需求模式划分为四类：
1.4 典型行业场景
间歇需求广泛存在于以下三大行业，每个行业的需求模式都对本课程关注的 sMAPE 指标选型构成独特挑战：
- 备件/售后配件行业：设备故障不可预测，备件需求间隔长且量级差异大。例如某型号工业轴承可能连续 6 个月零需求，第 7 个月突然出现 500 件订单。sMAPE 在此场景下常因分母为 0 而无法计算。
- 航空 MRO（维护、修理与大修）：飞机起落架、发动机叶片等关键部件按飞行小时和故障率触发更换，需求模式高度块状。预测误差评估需要同时处理零值周期和极端大值周期。
- 零售/电商长尾商品：SKU 数量庞大，大量商品（如特定型号的相机配件、季节性服饰）在多数时间无销售，偶尔出现脉冲式购买。sMAPE 在零销售周期会产生无穷大或未定义值。
选型启示：间歇需求场景下，sMAPE 的对称性优势被分母接近零的问题严重削弱。后续章节将逐一对比 sMAPE、MASE、RMSSE 等指标在零值密集环境下的实际表现。
1.5 间歇需求 vs 常规需求：关键差异速查
| 对比维度 | 常规需求 | 间歇需求 |
|---|---|---|
| 零值占比 | < 10% | ≥ 50% |
| 需求间隔 | 固定周期（日/周） | 无规律，ADI ≥ 1.32 |
| 波动模式 | 平稳或趋势性 | 脉冲式、块状 |
| 适用预测方法 | ARIMA、指数平滑 | Croston、TSB、SBA |
| sMAPE 可用性 | 良好 | 分母零值风险高 |
注意：本课程后续所有指标对比实验均基于间歇需求数据集。如果你当前处理的是常规连续需求，sMAPE 仍然是一个稳定且推荐的选择。间歇需求才是 sMAPE 的“压力测试场”。