VIP20
本课程属于：005-供应链管理 综合方向 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

供应链预测模型选型与落地

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 供应链预测的价值与挑战
课程导入学习目标
02
供应链预测基础
预测的定义 · 预测层级（需求 · 供给
供应链预测基础预测的定义
03
数据准备与特征工程
数据来源（历史销售 · 促销 · 天气
数据准备特征工程
04
预测模型全景图
统计模型（移动平均 · 指数平滑 · ARIMA）
预测模型全景图统计模型
05
模型选型方法论
业务需求分析（精度 · 时效 · 可解释性）
模型选型方法论业务需求分析
06
经典统计模型详解
移动平均 · 指数平滑（Holt-Winters） · ARIMA/SARIMA的原理
经典统计模型详解移动平均
07
机器学习模型详解
线性回归 · 决策树/随机森林 · XGBoost/LightGBM在供…
机器学习模型详解线性回归
08
深度学习模型详解
LSTM · GRU · Seq2Seq
深度学习模型详解LSTM
09
模型评估与验证
预测误差指标（MAE · MSE · RMSE
模型评估验证
10
模型可解释性与业务融合
SHAP值 · 特征重要性 · 模型决策可视化
模型可解释性业务融合
11
供应链预测中的特殊问题
需求间歇性（间歇性需求） · 需求突变（促销 · 新品）
供应链预测特殊问题
12
多层级预测与协调
自上而下 · 自下而上 · 中间法
多层级预测协调
13
促销与事件建模
促销活动 · 节假日 · 天气
促销事件建模
14
新品预测
无历史数据的新品预测方法（相似品类比 · 属性回归 · 市场测试）
新品预测无历史数据的新品…
15
库存与补货联动
预测如何驱动库存优化（安全库存 · 再订货点） · 预测误差对库存成本的影响
库存补货联动
16
预测模型落地流程
从业务问题定义 · 数据收集 · 模型开发
预测模型落地流程从业务问题定义
17
模型部署与集成
模型上线方式（批处理 · 实时API） · 与ERP/SCM系统集成
模型部署集成
18
模型监控与维护
预测漂移检测 · 模型性能退化预警 · 定期重训练策略
模型监控维护
19
案例实战
零售业需求预测：基于历史销售数据 · 使用XGBoost和ARIMA进行S… · 评估并优化
案例实战零售业需求预测
20
案例实战
制造业物料需求预测：考虑BOM · 提前期 · 供应商交期
案例实战BOM
21
案例实战
电商大促预测 · 结合促销 · 流量
案例实战电商大促预测
22
案例实战
快消品分销网络预测
案例实战快消品分销网络预…
23
案例实战
医药供应链预测：合规要求 · 批次管理 · 有效期约束下的需求预测与库存策略
案例实战医药供应链预测
24
常见问题与解决方案
数据稀疏 · 冷启动 · 预测偏差
常见问题解决方案
25
预测模型选型决策树
构建一个从业务需求到模型选择的决策树 · 帮助学员快速选型
预测模型选型决策…构建一个从业务需…
26
工具与平台
Python生态（pandas · scikit-learn · statsmodels
工具平台
27
组织与流程保障
预测团队组建 · 预测流程标准化 · 需求计划与销售运营协同（S&OP）
组织流程保障
28
前沿趋势
AI大模型在预测中的应用 · 因果推断 · 强化学习
前沿趋势AI
29
综合实战项目
从零构建一个完整的供应链预测系统 · 包括数据清洗 · 特征工程
综合实战项目从零构建一个完整…
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径