SFS多模型分析管理模块上线日期   / 2018-06-26

如果把联合通商科技的SFS销售预测系统看作一个平台，那么每一个功能模块都是这平台上的一道美味。2017年底，联合通商科技SFS (sales forecast system)销售预测系统多模型分析管理模块和加权差异分段预测模型就位， 对于懂美味的您，我们有必要向您先行推荐。

加上之前的营销管理模块和动态回归预测模型,联合通商科技拳头产品SFS销售预测系统在一年内完成了4个大模块的上线，这充分体现了联合通商科技在供应链销售预测和需求计划领域的技术研发和产品开发能力。

现在，就请让我们带您简单扫描一下多模型分析管理模块和加权差异分段预测法。

一.您可能会问，为什么要多模型或多个预测法？
很简单，厉害的杀手会用不同的武器组合和策略应对各种目标，多模型分析管理模块就是一个这样的武器组合。您懂的，滚动预测，重点在滚动，每一次的预测不一定是一个方法最优，SFS销售预测系统会让您选择不同方法、不断地滚动预测，积累大量数据和分析，供决策参考。比如，您可以方便找出每一种预测法前N期的准确率，找到最佳预测模型及组合办法。而把多模型都放在一个模块内，您就可轻松按照喜好和效果，灵活选择和搭配。

多模型模块界面截图

下面是我们整理的“多模型管理的效益和卖点，让您一目了然。

二. 您可能会继续问，那新的加权差异分段预测模型（或预测法）又有什么不同和特点呢？

我们把其它两个预测法都放在一起加以说明：

1.时间序列预测法，比较适用于某区间销售结构变化不大的产品。举个例子，洗发水。

2.动态回归预测法，动态回归结合了时间序列及回归分析方法，除考虑应变量时间序列的影响外，也考虑了外部变量的影响，比只使用时间序列法会更可靠。 这些外部影响因子，可能是，宏观指标、市场信息、促销、价格变动等等……

3.加权差异分段预测法，是三个中最简单，使用也最简单的预测法，非统计学专业人员也可快速理解和上手。

加权差异分段预测法适合所有产品，但相对而言加权差异分段法不仅考虑时间序列，也考虑季节性和同期趋势，并同时采用平均误差率修正预测值， 因此加权分段法更适用于受季节性和趋势影响的产品。比如，更适合夏季的饮品。

如果您还有更多问题，请随时拨打免费电话400 820 8307咨询