1.时间序列分析 时间序列分析涉及分析历史需求数据以识别 泰国电话号码 模式和趋势。常见技术包括移动平均线、指数平滑和季节性分解。 2. 因果法 因果方法建立了需求与各种影响因素（例如经济指标、消费者行为和竞争对手活动）之间的关系。回归分析和计量经济模型是常用的因果方法。 3、判断方法 判断方法包括将专家意见和市场洞察纳入预测过程。这些定性方法可能包括德尔菲法、高管意见和客户调查。 4 模拟方法 模拟方法使用计算机模型来模拟现实世界的条件并生成需求场景。蒙特卡罗模拟和系统动力学是模拟方法的例子。 5. 机器学习方法 机器学习算法可以分析大型数据集并识别复杂的模式。人工神经网络、决策树和随机森林是需求预测常用的机器学习方法。 6.移动平均线 移动平均线计算指定时期内的平均需求，消除短期波动。
通常使用简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。 7. 指数平滑 指数平滑为过去的需求数据分配指数递减的权重，从而更加重视最近的数据。单指数平滑 (SES)、双指数平滑 (DES) 和三重指数平滑 (TES) 是不同类型的指数平滑技术。 8. 季节分解 季节性分解将需求分为季节性、趋势和剩余部分。季节性指数用于调整季节性变化的需求预测。 9. 回归分析 回归分析建立需求与一个或多个自变量（例如价格、广告、经济指标）之间的统计关系。线性回归、多元回归和逻辑回归是常见的回归技术。 10.计量经济模型 计量经济模型是先进的统计模型，它解释了影响需求的各种经济因素的相互依赖性和动态性。这些模型通常需要大量数据和专业知识。