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一、意义 通过需求预测平台的实施，整体把握消费总量，即预测一定时间周期内区域市场的需求总量；调整消费结构，预测不同价类、品牌、规格的产品需求量。利用其相关数据进行分析与挖掘，为管理层提供销售
决策依据。二、技术框架 1、逻辑结构图
2、预测模型 
3、需求预测算法 1）加权移动平均法 以该客户预测历史周剔除节日因素的要货数的加权平均数作为月度第一周的预测数，再将周预测数转换成月度预测数 2）综合分析法 通过远期、中期、近期三个时间段的指标分别定量，综合判断预测月度第一周的预测数，再将周预测数转换成月度预测数。 4、技术先进性 1）多样式的数据挖掘 以历史销售数据为主，结合市场调查和社会统计信息，判断产品消费趋势，而围绕订单信息，基于品牌培育思路，挖掘潜在的需求。 2）多维度的市场分析 通过对消费者和零售户两个层面的客观分析，规避了消费者市场的不确定性，同时详细的对价格、订单份额两个维度进行推敲，降低区域市场的差异化。 3）多层次的需求预测 销售经理层面，分析导致客户需求不稳定的原因，识别不合理的订货要求。公司层面，重点解决货源供应与服务区域消费需求匹配的问题。宏观层面，立足整个市场，把握需求总量和消费引导方向。 三、功能特性 功能逻辑框架图
2、功能特点
区域销售公司需求预测与分析能够选择预测周期进行客户的需求预测，生成初始的要货预测值，可以保存初始值和调整值的结果并用不同颜色显示。提供决策层查询预测数据和平均数、最近周要货数、实配数等功能。 3、功能优势 1)预测周期灵活性： 决策者可按年、月、周、日，实时进行预测与分析，同时动态产生多种报表，决策层针对不同的需求与角度，提高决策成功率，更迅速的抢占市场。 2)预测报表多样性： 彻底打破传统行式报表，报表行列完全对称，特有的层次扩展机制使多层分组及交叉报表制作非常简单，提供针对关联格的跨行跨组运算，很容易计算小计、同期比等数据。不仅保留原有的表格列表，还增加了柱状图、饼状图、折线图等动态的三维图形，直观的展现出预测的数据，使决策者更容易的去识别与分析。 3)需求预测准确性： 基于准确的历史数据资料，通过复杂的逻辑算法运算，其准确率较高，与实际偏差较小，经过长期的实践校验，最终获得决策层的认可。
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