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统计技术在需求管理领域的应用与实战模拟演练

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培训受众:

需求计划,S&OP,销售,市场,商务,供应链计划,生产,财务,客服,渠道等领域管理人员;

课程收益:

1, 了解统计技术的基本知识;
2, 掌握经典统计技术的基本原理和逻辑;
3, 掌握统计技术的统计误差分析技术;
4, 掌握统计技术在需求管理领域的应用要点;
5, 了解统计技术在不同行业的应用特点和挑战;

培训颁发证书:

课程结业证书

课程大纲:

课程概要介绍
需求预测管理与企业其他业务管理的一大显著差异就是其对统计技术的强大依赖,科学而理性的预测需要统计技术的支撑,因此需求管理业务面临来自管理和技术的双重挑战。该课程将帮助学员着重从应用的角度系统化地掌握统计技术的基础知识和在商业预测领域的应用技巧,并重点选择目前在行业实践中得到普遍使用并卓有成效的17种典型统计技术进行深度讲解,同时通过系统模拟完整体验统计技术的应用过程;

课程大纲概览
1 统计概论与基础知识;
统计导论;
掌握数据的收集和整理;
掌握数据的处理方式和方法;
掌握数据分布特征分析技术;
掌握常用的统计图示;
2. 掌握17种经典统计模型的业务逻辑和应用技巧
对统计技术的合理应用是需求预测管理所面临的一大挑战。本章节将通过系统模拟,将17种经典统计技术的业务逻辑和应用技巧完整进行呈现,学会如何基于历史数据的分布态势选择最佳模型,以及如何基于统计误差的变化优化模型参数等基本技巧,内容包括:
掌握17种经典统计技术的基本原理以及应用环境
理解历史数据修正(Outlier)的基本原理以修正因子的合理调整
理解趋势衰减技术(Damping)的基本原理以及应用场景
理解新产品预测模型(Liking model)的基本原理和应用技巧
掌握自相蚕食技术(Cannibalization)在促销预测中的应用
统计误差的计算原理和应用(BIAS, MAD, MAPE, MSE, TS)
3. 统计预测技术实战演练:
演练如何实现对历史数据的人工和自动修正,其区别何在;
演练如何基于销售态势正确选择统计模型的类别;
演练通过模型参数的调整掌握对统计模型的熟练控制;
演练如何进行多个统计模型的模拟以及如何选择最佳模型;
演练和体验不同类别统计误差对模型选择的价值;
4. 实战演练体验,分享和总结
对比和分析各自公司需求预测管理模式;
结合公司现状,阐述对最佳需求预测实践的理解;
给公司需求管理提出可操作性的建议,包括下述方面:
职能改善/流程改善/预测技术改善/评估指标等;
5. 课程反馈和建议收集

培训师介绍:

 
刘建林先生2006毕业于上海海事大学交通运输学院,获工学博士;2007年被评聘为应用数学数学规划方向硕士生导师;2008年底从复旦大学管理学院管理科学与工程博士后流动站出站,进入上海物流研究院任助理研究员至今,2010被聘为复旦大学信息工程学院物流工程专业硕士生导师。刘建林教授目前任中国物流采购联合会《中国物流与采购网》物流信息化专家,中国物流采购联合会钢铁物流专业委员会成员,拥有国家专利两项,发表学术论文20余篇,EI、SCI各一篇。刘建林教授主要研究领域覆盖可持续物流供应链网络设计与运营策略设计、运筹与优化、区域物流系统设计与优化、数量经济与管理决策等,特别擅长供应链优化模型设计以及商业预测技术的应用;

本课程名称: 统计技术在需求管理领域的应用与实战模拟演练

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