‌需求预测是通过分析历史数据和市场趋势，科学预估未来需求量的方法，核心在于‌数据驱动‌、‌模型选择‌和‌动态调整‌。‌以下是具体步骤和要点：**

1. ‌明确预测目标‌
   确定预测对象（如产品、服务）、时间范围（短期/长期）及精度要求，例如零售业需预测月度销量，供应链则关注季度库存需求。

2. ‌收集与清洗数据‌
   整合历史销售数据、市场活动记录、季节性因素等，剔除异常值（如促销导致的销量峰值），确保数据质量。

3. ‌选择预测模型‌

   • ‌时间序列模型‌（如ARIMA）：适用于规律性强的历史数据；
   • ‌机器学习模型‌（如随机森林）：适合多变量（价格、竞品）关联分析；
   • ‌定性预测‌：通过专家意见补充数据不足的领域。

4. ‌验证与优化‌
   用部分数据测试模型准确率，调整参数（如滑动窗口大小），结合误差指标（MAPE）持续改进。

5. ‌动态反馈机制‌
   定期将实际需求与预测对比，纳入新变量（如经济政策、突发事件），迭代模型。

‌‌ 需求预测需平衡数据科学与业务经验，灵活应对市场变化，最终实现降本增效。