书籍摘要

《Demand Forecasting Best Practices》是由 Nicolas Vandeput 编著的一本专注于需求预测领域的专业书籍，旨在帮助供应链管理者、数据科学家以及相关从业者提升需求规划的效能与效率。本书通过丰富的案例、实用的框架和详尽的分析，为读者提供了一套系统的需求预测最佳实践指南。

核心内容概述

第一部分：需求预测基础

本书开篇介绍了需求预测的重要性，指出需求预测是供应链决策的核心，直接影响库存管理、生产计划和销售策略。作者提出了一个五步框架，涵盖目标设定、数据收集、指标选择、基线模型构建和审查流程优化，为实现需求规划卓越性奠定了基础。

第二部分：衡量预测质量

在这一部分，作者深入探讨了如何评估预测质量，包括准确性和偏差的计算方法。通过介绍多种预测指标（如 MAE、MAPE、RMSE）及其优缺点，帮助读者选择合适的指标来衡量预测模型的性能。此外，还讨论了如何通过基准测试来评估预测模型的准确性和改进空间。

第三部分：数据驱动的预测流程

本书强调了数据在需求预测中的关键作用，并介绍了如何通过 Forecast Value Added (FVA) 框架来跟踪预测流程的附加值。通过 FVA，读者可以评估不同团队对预测的贡献，从而提高预测的准确性和效率。此外，书中还讨论了 ABC XYZ 分段方法，帮助读者识别哪些产品最需要关注，以实现资源的优化配置。

第四部分：预测方法

在预测方法方面，作者详细介绍了统计预测和机器学习两种主要方法。统计预测包括时间序列分析和预测分析，而机器学习则涵盖了决策树、神经网络等先进模型。书中不仅比较了这两种方法的优缺点，还提供了如何选择和实施这些模型的实用建议。

书籍特色

• 实用性强：本书不仅提供了理论知识，还结合了大量实际案例，帮助读者将理论应用于实际工作中。
• 系统全面：从需求预测的基本概念到高级技术，从数据收集到模型优化，本书内容涵盖了需求预测的各个方面。
• 易于理解：作者以简洁明了的语言阐述复杂的概念，使读者能够轻松掌握需求预测的关键要点。

适用人群

本书适合以下人群：

• 供应链管理者：希望提升需求预测准确性和供应链决策质量的专业人士。
• 数据科学家：专注于供应链领域，需要了解如何将数据科学应用于需求预测的从业者。
• 业务分析师：需要通过数据驱动的方法优化业务流程和提高预测效率的分析师。

《Demand Forecasting Best Practices》是一本集理论与实践于一体的指南，为读者提供了实现需求预测卓越性的清晰路径。通过阅读本书，读者将能够掌握需求预测的核心技能，提升供应链管理的整体效能。