需求預測是利用曆史數據和其他分析信息來構建模型的過程，這些模型有助於預測特定時期內客戶對特定產品的需求的未來估計。它有助於塑造產品路線圖、庫存生產和庫存分配等等。
根據麥肯錫例如，供應鏈預測精度提高10%至20%，就可能使庫存成本降低5%，收入增加2%至3%。在一個利潤率日益狹窄和關鍵的世界裏，這個比例可能決定成敗。但傳統的供應鏈預測工具未能提供預期的結果，限製了零售商和製造商的成功。
在更短的時間內生成零售店級別的細粒度預測
利用Databricks Lakehouse平台的分布式計算能力，以有效的方式在商店項目級別執行細粒度預測。Beplay体育安卓版本這個加速器幫助零售商克服傳統數據分析解決方案的技術限製，這些技術限製會降低預測的準確性。相反，在緊湊的服務窗口內對原子級數據執行完整的預測，例如:
- 為每個商店商品組合構建一個預測
- 計劃各商店對每種產品的需求
- 隨著新的銷售數據的到來，有效地生成新的預測並附加現有的預測
- 使用Python或R語言
使用niktla進行間歇性需求預測
細粒度預測經常暴露間歇性需求模式。這些模式需要專門的技術來對那些不以規律的、容易預測的節奏移動的商品進行預測。
在這個加速器中，我們與尼克特拉的合作夥伴一起建立，我們演示了如何使用這些技術來生產:
- 可擴展的，對經曆間歇性需求的大量商店項目組合的準確預測
- 自動選擇模型，即模型烘焙，以確保為每個商店項目組合選擇最佳模型
- 幫助我們確定生成新預測的最佳頻率的指標
預測零件層麵的需求以實現流線型製造
在零件級別而不是總體級別執行需求預測，以最大限度地減少供應鏈中斷並增加銷售額。利用這個加速器:
- 構建細粒度的需求預測，可以在更頻繁的基礎上可伸縮地執行
- 管理物資短缺和預測過度計劃
