预测准确性分析器

概述

预测准确性分析器提供全面的预测准确性测量、误差分解和改进建议能力。它通过根本原因分析和模型性能比较，支持持续的预测质量改进。

能力

MAPE、WMAPE、偏差计算：标准准确性指标
预测误差分解：按误差来源细分
SKU级别准确性跟踪：细粒度准确性监控
预测增值（FVA）分析：预测步骤的贡献度
根本原因分类：误差驱动因素分类
模型性能比较：多模型准确性基准测试
改进建议生成：数据驱动的建议
准确性趋势监控：历史准确性跟踪

输入模式

forecast_accuracy_request:
  forecast_data:
    forecasts: array
      - sku_id: string
        period: string
        forecast_value: float
        forecast_source: string
    period_range:
      start: date
      end: date
  actual_data:
    actuals: array
      - sku_id: string
        period: string
        actual_value: float
  analysis_parameters:
    metrics: array                # MAPE, WMAPE, Bias等
    aggregation_levels: array     # SKU, 品类, 总计
    fva_steps: array              # 统计预测, 销售输入等
  segmentation:
    by_category: boolean
    by_volume: boolean
    by_variability: boolean

输出模式

forecast_accuracy_output:
  accuracy_metrics:
    overall:
      mape: float
      wmape: float
      bias: float
      mpe: float
    by_segment: array
    by_sku: array
  error_decomposition:
    systematic_error: float
    random_error: float
    outlier_impact: float
    by_source: object
  fva_analysis:
    steps: array
      - step_name: string
        value_add: float
        before_accuracy: float
        after_accuracy: float
    recommendations: array
  root_cause_analysis:
    error_categories: array
      - category: string
        frequency: integer
        impact: float
    top_drivers: array
  model_comparison:
    models: array
      - model_name: string
        accuracy: float
        best_for: array
  improvement_recommendations: array
    - recommendation: string
      expected_improvement: float
      implementation_effort: string
  trends:
    accuracy_over_time: object
    bias_trend: object

使用方式

月度准确性审查

输入：上个月的预测值和实际值
处理：按细分市场计算准确性指标
输出：包含性能分析的准确性报告

预测增值分析

输入：每个流程步骤的预测（统计预测、销售输入、共识预测）
处理：测量每个步骤增加的价值
输出：识别低价值步骤的FVA报告

根本原因调查

输入：高误差SKU，需求模式
处理：分类和分析误差驱动因素
输出：包含建议的根本原因报告

集成点

规划系统：预测和实际数据
BI平台：准确性仪表板
统计工具：高级分析
工具/库：统计分析，可视化

流程依赖

预测准确性分析与改进
需求预测与规划
销售与运营规划（S&OP）

最佳实践

在多个聚合级别测量准确性
使用加权指标考虑销量重要性
在得出结论前调查异常值
在同等基础上比较模型
设定现实的改进目标
与利益相关者共享准确性结果