IO预测误差CV的计算级别

2020-09-09 08:48发布

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专家,

计算IO的预测误差CV时,存在以下问题。

  • 该预测为每月水平。 因此,如果将每周水平与实际销售额进行比较,我们会得到非常高的误差。
  • 位置可以互换。 我们可以计划从面向客户的特定位置销售产品,但是该位置可以轻松更改为另一个位置,而不会对业务造成重大影响。 因此,如果我们在位置级别计算预测误差CV,则可以预期会有很高的误差。
  • 产品也可以互换。 我们可以为产品A计划,但我们可以轻松地出售产品B。 我们可以将两个产品归为一个家庭。 仍然有理由分别购买这两种产品。

因此,我正在考虑计算"每月产品系列-客户"组(无位置)的预测误差CV,并在"每周-产品-位置-客户"组的标准水平上复制该值。 因为我可以计划从位置1出售产品A,但是最后可以从位置2出售产品B,这对于企业来说是完全可以的,但是预测误差会很大。

您认为专家是什么? 对你有意义吗? 可能会出现什么潜在的弊端?

谢谢

Héctor

4条回答
haha101010
2020-09-09 09:23

感谢Irmhild,

关于产品和位置,它们都是活动对象。 我们谈论的是纸浆纤维素,每条生产线都试图获得相同的产品,但是却略有不同(有些产品的质量可能更高)。 有些客户比其他客户更喜欢,但大多数客户对此完全无动于衷,是的,使用相同的成分,这样就不会有问题。

关于时间段问题,我正在考虑根据销售历史记录简单地分解预测,这可能是一个更好的方法。

此致

Héctor

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