需求驱动的预测

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使用指数平滑方法和过去的销售订单/交货单/报价数据，将计算预测。指数平滑法公式如下：

使用指数平滑方法，系统对每个周期的预测进行预测，并使用相同的预测数据来预测即将到来的周期数据。

1. 指数平滑方法如何工作

对于上面的例子，我们使用了一年的每个月的销售订单数据。第一个月的预测将根据所有总订单的平均值计算。从第二个月开始，上个月的总订单和预测值之间的差值将乘以平滑常数值（0 到 1 之间）。平滑常数的默认值为 0.3，可提供有效的预测数据。上个月的总订单与预测值的差异称为预测误差，该误差将添加到同月的预测值中以计算下个月的预测。

2. 过滤器如何工作

1. 公司 ：- 用户可以通过应用公司过滤器对特定公司进行预测
2. 起始日期和截止日期 ：- 对于此期间，系统将进行预测，默认起始日期是当前日期，截止日期是当前日期提前一年的日期。
3. 基于文档：- 默认情况下，系统使用销售订单过去的数据进行预测。用户可以选择其他文件，如交货单/报价单来预测数据。
4. 基于 :- 基于数量/金额系统显示预测数据。
5. 基于数据（以年为单位）：- 对于预测需要过去的数据，此过滤器帮助系统检查过去的数据的年数。
6. 周期性 :- 预测数据可以按月/季度/半年/年查看，旧的预测数据无法按月显示以便更好地查看。
7. 平滑常数 - 平滑常数将用于预测数据，值应在 0 和 1 之间。