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活动需求预测的常用分析模型

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 活动需求预测的价值与应用场景
课程导入学习目标
02
需求预测基础
需求的定义 · 需求类型 · 预测的基本原理与误差概念
需求预测基础需求的定义
03
数据准备与清洗
数据来源 · 数据质量 · 缺失值处理
数据准备清洗
04
时间序列基础
时间序列的构成（趋势 · 季节 · 周期
时间序列基础时间序列的构成
05
移动平均法
简单移动平均 · 加权移动平均 · 中心移动平均的原理与适用场景
移动平均法简单移动平均
06
指数平滑法
一次 · 二次 · 三次指数平滑（Holt-Winter…
指数平滑法一次
07
趋势外推法
线性趋势 · 多项式趋势 · 对数趋势的拟合与预测
趋势外推法线性趋势
08
回归分析模型
一元线性回归 · 多元线性回归在需求预测中的应用与诊断
回归分析模型一元线性回归
09
季节性分解模型
经典分解法 · X-13ARIMA-SEATS · STL分解的步骤与实操
季节性分解模型经典分解法
10
ARIMA模型
AR · MA · ARMA
ARIMA模型
11
SARIMA模型
季节性ARIMA的建模流程 · 参数选择与案例
SARIMA模型
12
Prophet模型
Facebook Prophet的原… · 趋势与季节项 · 节假日效应
Prophet模型
13
机器学习模型
随机森林 · XGBoost · LightGBM在需求预测中的特征工…
机器学习模型随机森林
14
深度学习模型
LSTM · GRU · TCN在序列预测中的应用与注意事项
深度学习模型LSTM
15
组合预测方法
简单平均 · 加权平均 · Stacking
组合预测方法简单平均
16
因果模型
领先指标 · 外部因素（天气 · 促销
因果模型领先指标
17
活动特有因素
活动类型 · 规模 · 时间
活动特有因素活动类型
18
预测评估指标
MAE · MSE · RMSE
预测评估指标MAE
19
预测误差分析
偏差 · 方差 · 残差分析
预测误差分析偏差
20
模型选择与比较
交叉验证 · 滚动预测 · 信息准则（AIC/BIC）的应用
模型选择比较
21
案例实战（一）
基于历史销售数据的周度活动需求预测（…
案例实战基于历史销售数据…
22
案例实战（二）
季节性促销活动的月度需求预测（使用P…
案例实战季节性促销活动的…
23
案例实战（三）
大型线下活动的分时段需求预测（使用A…
案例实战大型线下活动的分…
24
案例实战（四）
多因素影响下的活动需求预测（使用回归…
案例实战多因素影响下的活…
25
常见问题与陷阱
过拟合 · 数据泄漏 · 非平稳性
常见问题陷阱
26
预测的落地与自动化
模型部署 · 实时更新 · 监控与预警机制
预测的落地自动化
27
业务协同与决策
预测结果如何与采购 · 库存 · 人力
业务协同决策
28
综合项目（一）
从数据清洗到模型选型 · 完成一个完整的需求预测项目
综合项目从数据清洗到模型…
29
综合项目（二）
对比多种模型 · 撰写分析报告并给出业务建议
综合项目对比多种模型
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源与未来趋势
课程总结进阶路径