业务趋势预测

🏦 场景与客户

某快消品企业的供应链计划部，八个人管着几百个单品的备货。过去靠经验加 Excel 移动平均：把去年同期的数拉出来，按今年的增长手动调一调，再乘个促销系数。结果两极分化——促销季备多了压资金和效期，平销期备少了断货挨销售骂。

客户要的不是一个精确到个位数的神预测，而是一个能说明「为什么这么备」、且比人工判断更稳的参考区间。

选择点	方案	权衡
预测粒度	单品 × 大区	够用于备货决策；再细到仓就会噪声压过信号，准确率反而掉
方法选择	统计基线为主，模型用于促销场景	基线可解释、易被计划员接受；模型更准但说不清为什么，落地阻力大
人工干预	允许覆盖，但必须填理由	保留业务判断；覆盖记录也成了反向评估模型的数据来源
评估方式	滚动回测	贴近真实使用；比一次性切分慢，需要多轮跑

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技术落地
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服务对象企业 / 求职者
高校与在校生

服务方式技术咨询
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专业支持一线 AI 项目经验
顾问与导师协作

交付成果可落地 AI 工作流
岗位技能与项目作品

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客户要的不是一个精确到个位数的神预测，而是一个能说明「为什么这么备」、且比人工判断更稳的参考区间。

选择点	方案	权衡
预测粒度	单品 × 大区	够用于备货决策；再细到仓就会噪声压过信号，准确率反而掉
方法选择	统计基线为主，模型用于促销场景	基线可解释、易被计划员接受；模型更准但说不清为什么，落地阻力大
人工干预	允许覆盖，但必须填理由	保留业务判断；覆盖记录也成了反向评估模型的数据来源
评估方式	滚动回测	贴近真实使用；比一次性切分慢，需要多轮跑