我在專欄《需求預(yù)測指數(shù)平滑法詳解》中提到，需求預(yù)測有若干種方法，但幾乎任何需求預(yù)測方法都有缺點(diǎn)，需求預(yù)測的方法也一般在最佳應(yīng)用范圍內(nèi)應(yīng)用。
于是，有不少朋友問我，在大多數(shù)情況下，有沒有可以應(yīng)對一些常規(guī)企業(yè)的，較通用并有一定效果的一種或多種組合的需求預(yù)測方法。
方法總是有的。本文就提出一個思路，請大家討論和參考。
但還是那句老話，方法只是解決問題的工具，方法沒有對錯之分，方法必須根據(jù)實際的情況進(jìn)行實施與落地。否則，方法，永遠(yuǎn)只是一個紙面上的方法。
需求預(yù)測，按預(yù)測方法，一般分為定量預(yù)測和定性預(yù)測兩大類。
定量預(yù)測是客觀的預(yù)測方法，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。主要包括以內(nèi)生數(shù)據(jù)（歷史需求數(shù)據(jù)）為分析對象的時間序列預(yù)測法，和以外生數(shù)據(jù)（解釋性數(shù)據(jù)，比如促銷）為分析對象的回歸分析預(yù)測法。定量預(yù)測側(cè)重于解釋過去。
無論是時間序列還是回歸分析，都對商業(yè)運(yùn)行環(huán)境的突變無能為力。這時，定性預(yù)測可以起到一定的作用。
定性預(yù)測是主觀的預(yù)測方法，也稱主觀判定預(yù)測法。定性預(yù)測是一個過程，是將專業(yè)人員或內(nèi)外部專家的意見、經(jīng)驗以及直覺轉(zhuǎn)變?yōu)檎?guī)預(yù)測結(jié)果的過程。定性預(yù)測側(cè)重于預(yù)測未來而不是解釋過去。
回到開頭的問題，有沒有可以應(yīng)對一些常規(guī)企業(yè)的，較通用并有一定效果的一種或多種組合的需求預(yù)測方法。我個人覺得，根據(jù)定量技術(shù)和定性技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，定量定性技術(shù)綜合使用，是應(yīng)對一些常規(guī)企業(yè)需求預(yù)測的較通用并行之有效的方法。
這個綜合方法使用的具體做法是：首先利用定量預(yù)測的時間序列技術(shù)進(jìn)行初步預(yù)測，再利用定量預(yù)測的回歸分析技術(shù)改善初步預(yù)測，最后由專業(yè)及管理人員根據(jù)自身經(jīng)驗、直覺進(jìn)行定性的調(diào)整。即時間序列+回歸分析+定性技術(shù)。
一、以時間序列做初步預(yù)測。
需求在發(fā)展過程中，常常是隨著時間的推移而呈現(xiàn)出連貫甚至連續(xù)變化的趨勢，即需求的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，過去的行為不僅影響到現(xiàn)在，還會影響到未來。基于此，時間序列技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
以時間序列技術(shù)做初步預(yù)測，其目的就是找到這種連續(xù)性，找到這種變化的連貫和趨勢，從而預(yù)測我們未來的需求。
時間序列技術(shù)有很多種，比如移動平均、一次指數(shù)平滑、已計去年百分比法、Holt雙參數(shù)指數(shù)平滑、Holt-Winters三參數(shù)指數(shù)平滑等等。我們具體采用哪種時間序列方法，需要根據(jù)需求的實際情況而定。比如，如果趨勢和季節(jié)性都不十分明顯，一次指數(shù)平滑法是一種有效的預(yù)測方法，如果有明顯的季節(jié)性，建議采用Holt-Winters三參數(shù)指數(shù)平滑法。
以時間序列做初步預(yù)測，一般有如下五個步驟。
1、收集數(shù)據(jù)。
時間序列技術(shù)是以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，我們以時間序列技術(shù)進(jìn)行預(yù)測，第一步是收集實際發(fā)生的各種需求數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)，我們才可以去進(jìn)行分析和預(yù)測。
2、數(shù)據(jù)清洗。
收集來的數(shù)據(jù)往往不是直接可以用的，可能會有一些不必要的數(shù)據(jù)（如重復(fù)值）、缺失的數(shù)據(jù)（如某個時間段數(shù)據(jù)找不到）、邏輯錯誤的數(shù)據(jù)（如自相矛盾的數(shù)據(jù)）和偶然的數(shù)據(jù)（比如百年一遇的大客戶）等等。
數(shù)據(jù)清洗就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復(fù)信息、補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)，糾正存在的錯誤，識別偶然的數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)的一致性。
3、選擇確定合適的時間序列方法。
有了清洗后的數(shù)據(jù)，我們可以憑借經(jīng)驗選擇確定一種或多種組合的時間序列方法。當(dāng)然，如果對經(jīng)驗不放心或不自信，我們也可以采用測試法，即選取多種時間序列方法進(jìn)行測試，以MAPE較低的并相對簡單的方法為我們的最終采用的預(yù)測方法。
4、預(yù)測建模。
預(yù)測建模就是根據(jù)確定采用的需求預(yù)測方法，用數(shù)學(xué)函數(shù)或公式建立一個運(yùn)算模型，當(dāng)有相關(guān)數(shù)據(jù)輸入運(yùn)算模型時，自動得出預(yù)測結(jié)果。
目前一些預(yù)測或數(shù)據(jù)分析軟件都自帶了一定數(shù)量預(yù)測模型，但較難直接應(yīng)用。所以，我們預(yù)測人員需要具備自己建立預(yù)測模型的能力。
預(yù)測建模能力是需求預(yù)測人員必備的一種能力，也是最基礎(chǔ)的一種能力。
5、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測。
預(yù)測模型建立后，我們導(dǎo)入清洗后的相關(guān)數(shù)據(jù)，即可自動生成得出我們需要的初步的預(yù)測結(jié)果。
二、以回歸分析改善初步預(yù)測。
時間序列技術(shù)的缺點(diǎn)是不能考慮外部因素對需求的影響，比如促銷。
這個缺點(diǎn)回歸分析正可彌補(bǔ)。從某種程度上說，時間序列和回歸分析是互補(bǔ)的一對預(yù)測技術(shù)和方法。所以，以回歸分析來改善用時間序列技術(shù)得出的初步預(yù)測結(jié)果，是一個有效的方法，能起到一定的效果。
回歸分析，是指對兩個或兩個以上變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行定量研究的一種統(tǒng)計分析方法。回歸分析預(yù)測法，是指在分析自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測的一種預(yù)測方法。
回歸分析按自變量的個數(shù)多少分為一元回歸和多元回歸，按自變量因變量相關(guān)關(guān)系的不同分為線性回歸和非線性回歸。需求預(yù)測中，應(yīng)用最多的是多元線性回歸。
以多元線性回歸分析改善初步預(yù)測的具體步驟。
1、尋找回歸分析點(diǎn)。
時間序列技術(shù)能有效的識別和預(yù)測固定周期的促銷或其它營銷活動產(chǎn)生的需求，但如果促銷活動在不同時期隨機(jī)發(fā)生，時間序列技術(shù)將不能進(jìn)行辨認(rèn)和預(yù)測。
回歸分析技術(shù)則可清晰的辨認(rèn)這種需求。我們在得出初步預(yù)測后，第一步需要做的就是找到這些促銷或其它營銷活動的時間點(diǎn)及相應(yīng)的數(shù)據(jù)。
2、確定自變量。
我們找到了需要進(jìn)行回歸分析的相關(guān)數(shù)據(jù)，接下來需要確定自變量。
確定自變量首先是找出全部自變量，進(jìn)行相關(guān)分析；接著根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果，將相關(guān)性為中相關(guān)及以下的自變量放棄；然后對留下來的自變量進(jìn)行多重共線性評估，去掉或合并存在多重共線的自變量，得出最終的自變量。
（注：強(qiáng)弱相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)，我的看法是，相關(guān)系數(shù)R值±0.5~±0.7為中相關(guān)，±0.5以下為弱相關(guān)，±0.7以上為強(qiáng)相關(guān)。）
3、求解多元回歸方程并進(jìn)行相應(yīng)的檢驗。
求解多元回歸方程和諸如確認(rèn)回歸方程精度和顯著性檢驗（F檢驗、t檢驗）等，我會在后續(xù)文章中詳細(xì)說明，本文就不深入。
4、多元線性回歸預(yù)測。
將相關(guān)數(shù)據(jù)代入多元回歸方程，得出預(yù)測結(jié)果。
5、以多元線性回歸預(yù)測結(jié)果調(diào)整初步預(yù)測。
返回回歸分析點(diǎn)，以多元線性回歸預(yù)測結(jié)果，對我們的初步預(yù)測進(jìn)行修正、調(diào)整和改善，得出改善后的預(yù)測。
三、定性預(yù)測調(diào)整。
前文我說了，無論是時間序列還是回歸分析，都對商業(yè)運(yùn)行環(huán)境的突變無能為力。比如中美貿(mào)易摩擦帶來的影響，時間序列和回歸分析都不能預(yù)知和把握。
這種情況下，我們通常采用的方法是進(jìn)行定性預(yù)測。
定性預(yù)測依靠具有經(jīng)驗和感知能力的內(nèi)外專家以主觀判斷來完成，它的主要優(yōu)點(diǎn)是它具有應(yīng)對商業(yè)運(yùn)行環(huán)境突或預(yù)測銷售模式變化的能力，剛好彌補(bǔ)定量技術(shù)如時間序列和回歸分析的不足。
常見的定性預(yù)測方法主要德爾菲法、部門主管意見法、用戶調(diào)查法和銷售人員組合法。
對時間序列得出的初步預(yù)測，經(jīng)回歸分析改善后，我們可以采用一種或多種定性方法進(jìn)行最后的調(diào)整。
這里，我提出以加權(quán)的思路進(jìn)行匯集專家意見的定性預(yù)測方法。我將其命名為專家意見加權(quán)評估法，具體操作如下。
1、確定參加定性調(diào)整的專家人員。
邀請具體一定經(jīng)驗和能力的專業(yè)人員、管理人員、銷售人員或其他內(nèi)外部專家，組成定性調(diào)整專家團(tuán)隊。
2、請定性調(diào)整專家獨(dú)立給出預(yù)測。
請每一位專家依據(jù)他們的經(jīng)驗、直覺和判斷，獨(dú)立給出預(yù)測結(jié)果。這里有個關(guān)鍵詞是獨(dú)立，專家的意見需要他們獨(dú)立得出，不要受其他人員或外部因素的影響。同時，我們也不需要將我們經(jīng)前兩步得出的預(yù)測結(jié)果告之他們，以免帶來“錨定”效應(yīng)。
3、給每一位專家評分。
給專家評分可以從三個方面考量：一是專家的能力和經(jīng)驗程度，也就是專家的水平如何；二是專家以往預(yù)測的業(yè)績，也就是他以前拍腦袋的結(jié)果如何；三是專家的參與程度，即專家費(fèi)了多少心思給我們幫忙。三方面綜合給出專家的最終得分。
4、加權(quán)平均得出定性預(yù)測值。
以專家的最終得分為權(quán)數(shù)，加權(quán)平均計算得出定性預(yù)測值。
5、以定性預(yù)測值調(diào)整預(yù)測。
我們以時間序列得出初步預(yù)測，以回歸分析改善預(yù)測，最后，我們再以專家的定性預(yù)測來調(diào)整回歸分析改善后的預(yù)測，得出最終的預(yù)測結(jié)果。
簡單做一總結(jié)。
如果我們找一種應(yīng)對一些常規(guī)企業(yè)的，較通用并有效的需求預(yù)測方法，本文提出“時間序列+回歸分析+定性技術(shù)”預(yù)測法，即以時間序列做出初步預(yù)測，以回歸分析改善預(yù)測，以定性技術(shù)來最終調(diào)整預(yù)測的方法或許為一種選擇。
需求預(yù)測是一項技術(shù)，也是一個管理方法，更是一個實踐的過程。需求預(yù)測水平的提升，不是一個人的事，也不是計劃一個團(tuán)隊的事，需要我們共同努力去提升。
需求預(yù)測，在路上，我們，在路上。
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