利用标签提高库存预测准确度

利用标签提高库存预测准确度


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2016 年 5 月更新标签的概念已由类别层次所取代,类别和层次的作用更加强大,在实践中也能产生更加准确的结果。请参阅利用类别和层次进行预测

通过利用历史数据内部的关联,Lokad 可以提供更加准确的预测。但如果历史记录较短,就会因为可用的信息太少而难以通过比较时序来检测关联。于是 Lokad 引入了标签的概念。这些标签用于表示系列、子系列或类别等属性,可用来加强对关联的分析。

使用标签加强关联

从企业的角度说,Lokad 提供的是经过优化的库存决策;但从技术的角度说,Lokad 提供的其实是时序预测。为了改善预测,Lokad 广泛运用时序之间的关联。许多时序并未包含太多信息(因为时序太短或太不规则);但在考量多个时序时,可以提取较稳健的指标,例如提取关于季节性的指标。

但如果时序太短,例如在考量 3 个月前上市的产品时,由于用于可靠关联新产品与任何老产品的数据过少,所以关联过程本身非常复杂。

在此类情况下,可以利用有关产品的先验知识,例如产品系列、类别或客户认为接近的其他类似属性。标签是 Lokad 的一项功能,专门用于在输入数据集中提供反映此类信息的功能。

如果 Lokad 检测到所有关联给定标签的项目具有相同的季节性,那么关联该标签的任何新项目将遵循相同的季节性模式进行预测。这样季节性模式将即时生效,不必到过去好几个月才能将该项目的季节性与其他已知季节性关联起来。

使用项目描述符作为标签

具体地说,标签就是 Lokad_Items 文件中一个特殊的列(参见 Lokad 的 文件格式),其列名带有前缀 TagTag 列可以包含任意值。所有关联相同标签值的项目将被 Salescast 视为属于该标签值所定义的隐式组。

标签应反映先验项目的某种类别 (*)。大部分公司分层次来组织售出或生产的项目,这些层次非常适合用作标签

(*) 在 Lokad 中,一个项目关联一个时序。根据您的企业环境,它可以表示产品、SKU、条码等等。

我们不妨设想某零售商按 3 种嵌套的层级来组织产品:类别、系列和子系列。这样的层级可以转换为 3 种标签并分别分配给目录、系列和子系列。

标签也可以用于表示特定于领域的属性,例如:
  • 颜色、尺码、面料表明可能是服装零售商的标签。
  • 作者、收藏和格式表明可能是书籍零售商的标签。

有关标签的提示

在本节中,我们将说明几点提示,以便更有效地在 Lokad 中利用标签。

不要插入标签来反映预期的季节性

标签应反映出某种与项目有关的非统计信息。尽管添加标签来反映所谓的季节性或任何类似的统计模式(例如趋势)很有吸引力,但我们建议避免使用这些类型的标签,因为它们并不能为 Lokad 提供额外的信息。Lokad 能够自行寻求季节性关联。

每个标签值必须多次出现

一个标签只有覆盖多个项目时才对 Lokad 有用。如果标签值仅适用于一个项目,那么就不存在基于该标签的关联。尤其是,项目标识符一般不适合用作标签,因为标识符对于每个项目来说是唯一的。

不要包含六个以上的标签

理论上,Lokad 最多可以处理 100 个标签 (*),但在实践中,我们强烈建议不要使用 6 个以上的标签。包含 10 个标签只会提供很多无用信息,相比之下,包含 3 个标签则可以提供真正有价值的信息。

(*) 此处的限制应理解为不超过 100 个标签,否则 Lokad 将无法处理您的数据。