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如何解决困难的预测问题

想象一下您面临着这个非常紧迫的问题一块巨石在悬崖边上摇摇欲坠,悬崖底部坐着一个婴儿,有被压碎的危险。你怎么解决这个问题? 内容 巨石、悬崖和婴儿 巨石、悬崖和婴儿 预测的一个例子 摇摇欲坠的巨石的一种解决方案是: 图像巨石、悬崖和婴儿 想象一下,您面临着这个非常紧迫的问题:一块巨石在悬崖边上摇摇欲坠,悬崖底部坐着一个婴儿,有被压碎的危险。你怎么解决这个问题? 摇摇欲坠的巨石的一种解决方案是: 更多阅读 大数据改善 大数据提高公司内部领导力的 3 种方式 IT 不是分析。这就是为什么。 罗姆尼援引分析法斥责特朗普 2016 年达沃斯世界经济论坛:CEO 博主 100 强 悼念:罗宾·弗雷·凯里 使用大绳索和电缆将巨石固定在悬崖顶部,在建造大型混凝土和金属基础设施以从下方支撑巨石时争取一些时间。

听起来不错——巨石已

固定,婴儿现在安全了。但这真的是一个很好的解决方案吗?相反,如果我们这样做会怎样: 将婴儿从悬崖底部移走。 虽然这并没有解决摇摇欲坠的巨石问题,但它做了一些更好的事情。它让摇摇欲坠的巨石变得无关紧要——不再是需要解决的问题旦婴儿在安全的地方,谁在乎巨石是否会掉下来? 预测 Whatsapp 手机号码列表 的一个例子 很多时候,在处理我们紧急的业务预测问题时,我们会选择第一种昂贵且耗时的解决方案。有时,存在替代方法可能并不明显。或者有时我们可能聘请了一个不道德的顾问,他(当然)会建议一个昂贵且耗时的答案。 考虑生成高度精细预测的明显问题,例如制造商的客户/项目,或零售商的商店/项目。在这个最细粒度的级别上可以有数百万个时间序列。看起来我们需要预测所有这些。因此,我们购买了数 TB 的存储空间和最快的处理器,以便能够对这数百万个系列中的每一个系列进行建模和预测。

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但我们真的必须做这一切吗?

这种方法是否真的能为我们提供最终业务问题的最佳答案,即以具有成本效益的方式满足客户需求? 通过配送中心 (DC) 网络满足客户需求的制造商可能不必关心各个客户的个性化需求。只要 DC/项目级别的预测足够准确以在每个 DC 中保持适当的库存水平,谁会关心个别客户的需求呢?除非 BY列表 客户在 DC 中主导对某个项目的需求(消耗该项目中 DC 量的很大百分比),否则可能没有充分的理由尝试预测该客户/项目组合。 您可以对零售业的可补充商品提出类似的论点,其中多个商店由中央仓库供应。无需每周预测每个商店/商品组合,只需预测仓库级别每个商品的总需求,并使用库存策略最小/最大、2 箱等来补充商店货架。只要您在仓库/商品级别的预测足够好,您就不必担心商店/商品的预测。

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