根据历史仓库数据预测需求

概述

Computer 可以利用 Snowflake 等工具的历史数据，按地区、分部或产品线创建实用的需求预测。它能处理分析工作，例如寻找相关的需求指标、调取近期历史记录、识别季节性或异常情况，以及总结假设，从而让运营和规划团队获得一份可供审核的初步预测，而不必将仓库数据导出到电子表格中并手动重新构建相同的分析。

关键输出

Computer 根据仓库过去 12 个月的历史记录，生成了按地区和客户分部划分的、包含每周估计值的八周需求预测。

“摘要”部分提供了一个仪表板，其中包含预期需求、增长最快的地区、需求下降或不确定的分部、已知异常以及推荐的规划假设，以便您在查看详细信息之前快速了解预测。

“预测表”部分显示了周、地区、客户分部、历史基准、预测需求、低估值、高估值、主要假设和可靠性说明。其结构设计便于将表格粘贴到规划文档或电子表格中。

“趋势”部分将历史实际数据与预测进行对比，并对异常周、季节性和数据太少而无法可靠解读的分部进行标注。

Computer 还应用了一个四部分规划框架：围绕计划（历史记录充足且趋势稳定的分部）、密切关注（有增长但具有较大不确定性的分部）、优先调查（受异常或缺失数据影响的分部），以及切勿过度解读（百分比变化较嘈杂的低销量分部）。

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提示

• 明确需求的含义：如果您的团队使用特定的指标，请说“预测 API 调用次数”、“预测预订量”、“预测支持工单量”或“预测席位扩展量”，而不仅仅是“需求”。
• 添加规划背景：接着说明“将其转化为人员配置建议”或“总结每周运营审查的预测”。
• 分层加入已知事件：添加筛选条件或背景信息，例如“排除故障周”、“考虑 3 月份的价格变动”或“与去年假期期间进行对比”。