供应链中的“需求预测”有哪些方法？
在供应链管理中，需求预测是非常重要的一环，对于企业的生产计划、库存管理、采购等方面都有着直接影响。以下是一些常用的需求预测方法：
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定性方法：通过专家判断、市场调研、客户反馈等方式，主观地分析市场需求趋势，进行预测。这种方法适用于新产品上市前的预测，但受主观因素影响较大。
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时间序列分析：通过历史数据分析，挖掘数据中的周期性、趋势性等规律，进行未来需求的预测。常用的时间序列方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
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机器学习方法：利用机器学习算法，如神经网络、决策树、随机森林等，对数据进行训练和预测。这些方法能够更好地应对大量数据和复杂的关联关系。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法或组合多种方法进行预测，同时需要不断优化模型，根据反馈数据进行修正，提高预测准确性和及时性。
例如，某电子产品公司可以结合时间序列分析和机器学习方法，基于历史销售数据和市场趋势预测未来产品需求量。同时，可以根据季节性、促销活动等因素调整模型，提高预测精度。
