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销量预测培训

专业销量预测培训课程,帮助您掌握销售数据分析与预测模型构建技巧,提升企业销售预测准确率。课程涵盖实战案例与工具应用,适合销售经理与数据分析师学习。

热门公开课

  • 培训时长:2天 培训费用:¥4980
    有效收集用户大数据和精准数据,针对性的营销有效带动产品销售。用户研究与经营已经成为企业经营的必须,是产品开发、市场营销和客户服务的中高层管理人员必须掌握的工具。
    开课信息:2025年09月18-19日 | 上海市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4680
    通过简单的财务知识,了解库存周转率对企业的重要性,如何设定合理的库:掌握库存控制的正确方法和理念,如何有效的降低库存,设定合理的安全库存等;掌握预测的具体方法和如何提高预测准确性。
    开课信息:2025年05月23-24日 | 北京市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4800
    理论知识一带而过,以干货为主,即学即用,可以马上在工作中学以致用,通过大量的案例,系统的掌握计划管理和需求预测的具体方法,系统地介绍生产计划的方法,避免计划不如变化快。
    开课信息:2025年05月10-11日 | 广州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥6200
    本培训主要从分析需求管理与流程入手,介绍预测技术,分析预测变化,识别和评估预测变化的风险,及预测准确率分析、评估方法和标准,及库存补货策略等。旨在帮助相关供应链专业人员的提高预测和需求管理的业务水平。
    开课信息:2024年11月14-15日 | 上海市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4500
    向听众详细解说生产计划和物料控制的方法、技巧和工作中的注意要点,助力PMC人士取得更优的成果、更强的能力、更快的发展。课程中将会穿插案例讲解、问题讨论等课堂互动。
    开课信息:2023年08月16-17日 | 上海市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4500
    对机械安全进行全面、深入、细致的解读,从专业人士进行设备设计阶段风险评估开始到设备验收、一线员工现场操作、设备维修保养等全周期多角度进行培训,从而进行危险能量的控制,避免机械安全事故的发生。
    开课信息:2025年08月21-22日 | 深圳市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4500
    建筑施工承包商;设备安装承包商;设备维护承包商;消防服务供应商;压力容器, 压力管道安装与维修承包商;污水处理服务商;化学品管理服务商,餐厅服务, PPE供应商,安全装置检验与维护,危化品管理服务商,
    开课信息:2025年10月27-28日 | 上海市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4800
    行政管理实操训练是针对行政岗位人员的实战能力提升项目,通过模拟日常办公场景(如会议组织、档案管理、接待流程等),结合标准化操作手册与案例演练,帮助学员掌握公文写作、跨部门协调、应急处理等核心技能。
    开课信息:2025年09月19-20日 | 广州市

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    销售总监在审查公司销售项目进展时,经常关注如何提升销售成功率。为此,他不惜重金安排顶级销售技能培训课程,同时优化团队激励机制,以确保业绩持续增长。
  • 培训天数:2天 主讲老师:李一环
    当前问题在于不同店长的管理方式差异导致客户体验不佳,满意度和复购率低。需萃取金牌店长经验并标准化,形成可复制的流程化手册。建议将标准化手册转化为PPT课件,实现批量培养金牌店长目标。
  • 培训天数:1天 主讲老师:盛斌子
    产业链合璧互补成趋势,横向整合成为必然。家居一线品牌通过联盟互联网、资本与渠道实现横向整合。行业玩法日趋多元,风水、命理等元素被融入家装设计,部分企业甚至与风水大师合作打造差异化服务。
  • 培训天数:2天 主讲老师:史杰松
    学员掌握市场调研与分析能力的关键要素,能将其科学运用于新品上市前期论证,提升决策精准度与市场竞争力,确保项目高效推进。
  • 培训天数:1天 主讲老师:盛斌子
    当客户表示随便看看时,应保持适当距离观察其动向,适时递上产品资料或提供专业建议。对意向不强的客户,可通过开放式提问了解需求,或突出产品卖点激发兴趣,避免过度推销造成压力。
  • 培训天数:1天 主讲老师:赵磊
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  • 培训天数:1天 主讲老师:周凌峰
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    第一章打造执行力 一、执行力为什么是企业成败的关键 1、企业的核心竞争力 2、执行与执行力的定义 3、执行力的重要性 4、执行力对战略和组织的影响 二、执行中的主要问题 5、执行不力的表现 6、影响执行效果的因素

相关问题(Q&A)

  • 在销量预测中,如何处理历史数据中的异常值或缺失值?

    处理异常值可通过统计方法(如IQR或Z-score)识别并修正或剔除;缺失值可通过插值(均值、中位数)、时间序列填充或机器学习预测补全。关键是根据业务场景选择方法,避免过度修正影响预测准确性。
  • 如何评估销量预测模型的准确性?

    常用指标包括MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)和MAPE(平均绝对百分比误差)。需结合业务目标选择,如MAPE适合相对误差分析,而RMSE对异常值更敏感。交叉验证和对比基准模型也能提升评估可靠性。

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