2020-09-07 18:59发布
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加入QQ群：457200227（SAP S4 HANA技术交流） 群内免费提供SAP练习系统（在群公告中）
嗨，
我对主题"预测错误"有一个一般性问题。 我该怎么说，预测误差例如 Mape是好的，反之，当价值不好时。
何时达到目的，您检查输入参数并认为？
您如何处理这些值？
您好，Oliver
通常，误差值越高，预测精度越低。 （虽然并非总是如此！） 如果您已观察到最佳拟合预测模型，则SAP IBP还会根据设计比较来自不同预测算法的误差 并将误差最小的算法作为最佳拟合模型的输出。
选择一种预测误差度量来替代另一种误差度量取决于需求是否具有趋势，季节性，间歇性，模式等。 例如 MASE最适合间歇性需求。 它还取决于您要尝试从错误中提取哪些信息以及级别。
请考虑以下情形-
请参阅每周级别的MPE值， 可以理解，这是过度预测还是预测不足。 但平均而言，错误为0！ 因此，在汇总级别引用MAPE值是有意义的。 但是，将MAPE值引用为 周级别并不表示计划者是过度预测还是预测不足。
您可以在此处进一步研究如何在SAP IBP中计算不同的错误度量。
https://help.sap.com/viewer/feae3cea3cc549aaa9d9de7d363a83en-US6/1 32cc1c552770a20ce10000000a44176d.html
基于上下文并查看数学表达式，您可以确定哪个错误
关于此，
Piyush
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您好，Oliver
通常，误差值越高，预测精度越低。 （虽然并非总是如此！） 如果您已观察到最佳拟合预测模型，则SAP IBP还会根据设计比较来自不同预测算法的误差 并将误差最小的算法作为最佳拟合模型的输出。
选择一种预测误差度量来替代另一种误差度量取决于需求是否具有趋势，季节性，间歇性，模式等。 例如 MASE最适合间歇性需求。 它还取决于您要尝试从错误中提取哪些信息以及级别。
请考虑以下情形-
请参阅每周级别的MPE值， 可以理解，这是过度预测还是预测不足。 但平均而言，错误为0！ 因此，在汇总级别引用MAPE值是有意义的。 但是，将MAPE值引用为 周级别并不表示计划者是过度预测还是预测不足。
您可以在此处进一步研究如何在SAP IBP中计算不同的错误度量。
https://help.sap.com/viewer/feae3cea3cc549aaa9d9de7d363a83en-US6/1 32cc1c552770a20ce10000000a44176d.html
基于上下文并查看数学表达式，您可以确定哪个错误
关于此，
Piyush
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