11 2019 档案

商品等级
摘要：一．背景 目前基于分类维度统计分析dms偏差度，使用简单粗暴的方式： SUM(dms) SUM(sale)/SUM(sale) 这种累加求偏差度的方式，数据会有很大偏差，只能简单总体反映出dms与实际销量差值。而系统目前是基于店品维度进行销量预测的，那么需要基于店品维度减少dms与实际销量的偏差。基 阅读全文
posted @ 2019-11-19 17:52 yizuoming 编辑
<转>时间序列预--指数平滑法
摘要："时间序列预测法" https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95 阅读全文
posted @ 2019-11-14 15:50 yizuoming 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
指数平滑法
摘要：一.概述 一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求，而且具有简单的递推形式。 指数平滑法根据平滑次数的不同，又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三 次指数平滑法等。 二.一次指数平滑法 阅读全文
posted @ 2019-11-14 14:14 yizuoming 阅读(1647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
移动平均法
摘要：一.概述 移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数， 以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏 较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势 阅读全文
posted @ 2019-11-14 13:27 yizuoming 阅读(4034) 评论(0) 推荐(0) 编辑