Какие методы анализа данных используются в современной торговле для эффективного управления запасами?

Некоторые методы анализа данных, которые используются в современной торговле для эффективного управления запасами:

• Количественное прогнозирование. 1 Метод основан на математических расчётах и анализе исторических данных. 1 Некоторые модели:
• Скользящее среднее. 1 Помогает сгладить колебания спроса, вычисляя среднее значение продаж за определённый период. 1
• Взвешенное скользящее среднее. 1 Улучшенная версия первого метода, где более свежие данные имеют больший вес, чем старые. 1
• Экспоненциальное сглаживание. 1 Учитывает предыдущие данные, но с убывающим весом. 1 Подходит для прогнозирования, когда спрос имеет тенденцию к постепенному изменению. 1
• Регрессионный анализ. 1 Позволяет выявлять зависимости между спросом и различными факторами, например, ценами, сезонами или рекламными кампаниями. 1
• Модели временных рядов. 1 Используются, когда спрос подчиняется определённым закономерностям во времени. 1 Метод хорошо работает в условиях сезонности и долгосрочного прогнозирования. 1
• Вероятностное прогнозирование. 1 Метод предсказания спроса на товар, который оценивает вероятность различных вариантов, но не выдаёт однозначное число, помогая понять диапазон возможных результатов. 1
• ABC-анализ. 24 Позволяет классифицировать запасы по уровню их важности. 2 Это помогает сконцентрировать усилия управления на наиболее важных товарах. 4
• XYZ-анализ. 2 Помогает оптимизировать уровень запасов и уменьшить риск дефицита товаров или их излишка на складе. 2
• Метод точки заказа. 4 Определяет, когда нужно делать заказ на пополнение запаса, исходя из уровня запасов и скорости его расходования. 4
• Метод «Just In Time» (JIT). 4 Предполагает минимизацию запасов путём получения товаров или материалов в тот момент, когда они действительно необходимы на производстве или продаже. 4