正文
键入公式计算出多少天后需要补货(现有的货可以卖几天)
=IF(CEILING(DIVIDE([库存],[近N天销量]),1)-1<0,0,CEILING(DIVIDE([库存],[近N天销量]),1)-1)*[补货周期]
键入公式计算出最小补货量
=IF([多少天后要补货]=0,[近N天销量]-[库存],0)
键入公式计算库存一周期的备货量(至少保留一个备货周期以上的库存)
=IF('库存报表'[多少天后要补货]=0,'库存报表'[最小补货量]+'库存报表'[近N天销量],0)
初步完工。
此模型是利用过去N天的日销计算,如果需要加入更多的技术含量,可以使用
时序预测
,预测未来N天的日销,此方法不适合用于活动,活动的库存备货逻辑要参考日销,也要参考同行历史同价格段的产品的活动销量。对于新品的预测,如果有测款的情况下,用历史的测款数据做
回归建模
,这样就可以测算出新品的销量。如果没有测款数据,参考依据就不是很充分了,只能基于市场数据建立模型预测,但这种方法的拟合度不是很好。
对于下图这种多SKU的场景,只要在库存表中加入商品属性列,用同样的方法可以做出基于SKU的补货表。
将模型建立好后,开发成傻瓜版本,只需设置文件夹路径,文件夹内放3张csv文件即可使用。直接刷新右表就可以出来结果
模型表格(基于SPU)索取方法,转发本文至朋友圈,凑齐3个赞,截图并留言邮箱地址给小编,小编会在本周五统一发放。
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第一节 全析大数据时代的核心技术
大数据的发展趋势
数据分析成为大数据技术的核心
数据分析的概念解读