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统计学方法在需求预测中的应用
在供应链管理中，准确的需求预测是优化库存、提高运营效率和减少成本的关键。统计学方法作为需求预测的基础工具，已经广泛应用于各种场景。然而，随着数据量的增加和复杂性的提升，传统统计方法的局限性逐渐显现。人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，为需求预测提供了新的解决方案，能够处理更复杂的数据模式和提高预测的准确性。本节将介绍几种常用的统计学方法，并探讨如何结合人工智能技术进行需求预测。
1.基于时间序列的统计预测方法
时间序列分析是需求预测中最常用的方法之一。它通过对历史数据的分析，识别出数据中的趋势、季节性和周期性变化，从而
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