计算指定时期内过去项目销售和未来

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需求预测模型

需求预测模型是预测未来需求并帮助企业做出更好选择的重要工具。多种模型可用于各种类型的需求预测，每种模型都有自己的优点和应用。以下是一些常用的需求预测模型：

移动平均模型：

移动平均模型是一种简单而有效的技术，可计算指定时期内过去项目销售和 专用数据库 来需求的平均值。它假设未来的需求将遵循与过去的需求类似的模式。该模型适用于波动最小的稳定需求模式。

指数平滑模型：

指数平滑模型是移动平均模型的扩展，它为过去的需求数据分配指数递减的权重。该模型更加重视最近的需求数据，使其能够更好地响应不断变化的需求模式。它适用于预测表现出渐进趋势或季节性变化的需求模式。

季节性自回归综合移动平均(SARIMA) 模型：

SARIMA 模型是一种复杂的时间序列分析技术，结合了自回归、积分和移动平均组件。它有利于预测季节性需求模式。SARIMA 模型识别并考虑季节性，使其适合需求季节性波动明显的企业。

机器学习模型：

机器学习算法，例如回归、决策树和神经网络，可用于需求预测。这些模型利用历史需求数据以及其他相关因素来做出预测。机器学习模型在捕获需求数据中的复杂关系和非线性模式方面特别有效。