女装/预测与目标库存/需求预测总览
L2F1F2P0
设计稿 v2.0
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需求预测总览

五级粒度输出未来 1–13 周需求:品类 → SKC → 门店×SKC → SKU(尺码)→ 周或日。点预测给量,分位数给缓冲,两者共同构成目标库存与安全库存的唯一上游输入。

预测 SKC 数
382个
覆盖 24 秋冬 / 25 春夏在售波段
预测粒度组合
14,968行
门店×SKC×尺码 候选组合
加权口径命中率
68.4%
使用了近7天80%+近7-14天20%
P50→P90 缓冲带
×1.33
P90 / P50,用于安全库存上限
零销款占比
12.6%
27 个 SKC 交由 Croston 兜底
预测 MAPE
18.6%
阈值 25%,见 fc-accuracy

基础加权口径(F2)

权重可按品类覆写,见 fc-model 的算法参数分组

预估周销量公式

预估周销量 = 近 7 天销量 × 80% + 近 7-14 天销量 × 20%
例:某 TOP 款某店近 7 天销 3 件、近 7-14 天销 1 件 → 3×0.8 + 1×0.2 = 2.6 件/周;满足周数 1.5 → 目标库存 3.9 → 取整 4 件;现有 2 件 → 补入 2 件。

!权重 80% / 20% 是经验系数,属加权移动平均的一个特例,无权威文献出处:近期权重越高越贴近当下趋势、但对噪声与促销越敏感。该系数必须按品类用离线滚动回测调优,不能当作固定真理;本页显示的命中率即为该系数在当前品类下的实测结果。
近 7 天(权重 80%) 当期水平近 7-14 天(权重 20%) 滞后校正
外套 · 命中率72.1%
针织 · 命中率58.4%
裙装 · 命中率66.2%
裤装 · 命中率74.0%
羽绒 · 命中率61.3%
衬衫 · 命中率69.8%

预测 vs 实际(近 14 周,针织品类·周销量)

上:预测序列;下:实际序列(同一量纲)
预测值实际值(第 10 周起为已回填的真实销量)第 9 周起预测抬升,因节假日倍率叠加

分位数输出口径

分位数由同品类滚动残差估计
P50 点预测
目标库存主输入(= 预估周销量 × 满足周数)
P90 上分位
P50 × 1.33,用于安全库存上限与节假日备货
P10 下分位
P50 × 0.78,用于判断是否需要下调补入
缓冲带来源
同店同品类残差分布的分位数,非固定比例
服务水平口径
周期服务水平 CSL,非满足率 FR;两者分母不同
缺失处理
新品无残差历史 → 借用相似款残差分布(见 fc-newitem)

门店 × SKC 预测表(F1)

预估周销量 = 近7天×80% + 近7-14天×20%,保留 1 位小数不取整
SKC品名中类门店近7天近7-14天预估周销量P10P90满足周数目标库存口径
24AW-3182—————8.46.511.21.2 周22高权重生效
24AW-3405—————5.64.37.51.6 周15高权重生效
24AW-3890—————3.82.95.11.1 周12高权重生效
24AW-3714—————4.43.45.90.9 周11高权重生效
25SS-1108—————6.65.18.81.4 周18高权重生效
24AW-3520—————1.81.42.42.4 周6常规加权
24AW-3902—————0.80.61.13.1 周3常规加权
24AW-3668—————2.82.13.81.7 周9高权重生效
25SS-1377—————0.000—0常规加权
25SS-1456—————2.01.52.71.9 周7常规加权
共 10 行
每页
!本页口径:所有预测值均以处理后销量为输入(节假日还原 / 活动还原 / 断货还原,见 fc-clean),未处理销量会把"因为没货所以没卖"误读成"没有需求",从而系统性低估目标库存。
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销量清洗与还原 算法治理 进入目标库存计算