預測技術培訓

  培訓講師：陳劍

講師背景：
陳劍數(shù)據(jù)分析專家、信息化專家、IPMA認證項目經(jīng)理、MCSE、MCDBA上海交大、中山大學MBA班合作講師，從業(yè)經(jīng)驗豐富，曾主持開發(fā)大型政府業(yè)務系統(tǒng)、銀行辦公系統(tǒng)、電信業(yè)務系統(tǒng)、工業(yè)自動化控制系統(tǒng)等。歷任項目經(jīng)理，技術總監(jiān)等職務，培訓風格輕 詳細>>

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預測技術培訓詳細內容

預測技術培訓
1.    預測概述  
a)    預測的流程與預測要素說明  
b)    預測的組織層次  
c)    預測的產(chǎn)品層次  
d)    預測模型的分類  
2.    預測動作分解  
a)    數(shù)據(jù)更新  
b)    期間滾動  
c)    歷史修正  
d)    基準預測  
e)    協(xié)同預測  
f)    促銷預測  
g)    終預測  案例分享  
3.    預測的算法  
a)    銷售周期分析以及其意義  
b)    使用指數(shù)平滑進行銷量分析  
i.    水平模型  
ii.    趨勢模型  
iii.    一般季節(jié)模型  
iv.    季節(jié)趨勢模型  
c)    使用回歸算法進行宏觀分析  
d)    使用趨勢線技術進行增速分析  
e)    份額和替代分析  
f)    產(chǎn)品的相關性分析  案例演練  
4.    預測實戰(zhàn)  
a)    根據(jù)預測的組織層次和產(chǎn)品層次匯總數(shù)據(jù)  
b)    根據(jù)周、旬、月匯總數(shù)據(jù)  
c)    分析數(shù)據(jù)的周期和規(guī)律  
d)    建立分析策略  
e)    執(zhí)行預測  
5.    預測結果的評估  
a)    如何評估預測結果的偏差  
b)    如何計算TS/MAPE并預警  
c)    更換預測模型  
6.    其他預測模型  
a)    SQL Server基于挖掘算法的預測  案例演練 

 

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