公司对市场需求预测准确率
人力资源需求预测方法和回归预测法？
人力资源需求预测方法和回归预测法？
知识点】人力资源需求预测方法
（1）管理人员判断法
是由企业的各级管理人员，根据自己工作中的经验和对企业未来业务量增减情况的直觉考虑，自下而上地确定未来所需人员的方法。这是一种粗略的、简便易行的人力资源需求预测方法，适用于短期预测。
（2）德尔菲法
①是由有经验的专家依赖自己的知识、经验和分析判断能力，对企业的人力资源需求进行直觉判断与预测的方法。
②有经验专家包括：基层的管理人员或有经验的员工、中高层管理者（既可以是企业内部的，也可以是企业外请的）。
③德尔菲法是在每位专家均不知除自己以外的其他专家的任何情况下进行的，因而避免了彼此身份地位的差别、人际关系以及群体压力等因素对意见表达的影响，充分发挥了各位专家的作用，集思广益，预测的准确度相对较高，因此这种方法的应用比较广泛。
（3）转换比率分析法
根据历史数据，把企业未来的业务活动量转化为人力资源需求的预测方法。
关键点：找出企业业务增量与人力资源增量以及企业主体人员与辅助人员的比例关系。
（4）一元回归分析法——根据数学中的回归原理对企业的人力资源需求进行预测。
【公式】y＝a＋bx
【注意】考试会直接给出回归系数a、b和自变量x（一般用销售额表示）的值，只需直接带入公式计算即可。
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供应链预测不准原因解决方法？
首先利用统计学方法做需求预测，需求的历史数据不可靠。因为历史需求通常是不被记录的，能记录的是历史的销量，但是销量≠需求。举例来讲，某产品现有库存100， 但有一个订单需要200， 因为库存不够，仅产生了100个的销售订单。一般企业的系统中，是不会记录这200的需求，而只记录了100的销量。
以历史销售量作为历史需求数据，其数据的不可靠有以下几个原因：因为需求无法被满足而产生库存短缺；由于促销、价格变动而引起的销售量的波动。这些偶然事件的影响需要从历史数据中清除，否则预测肯定是错误的。
第二，许多未来事件可能影响未来需求趋势。比如某一时期的价格上涨，或者特殊的促销哦活动，或者是简单的市场环境变化导致预期下降。更加困难的事情是，这些关于未来事件或者趋势的信息并不是企业内部某一个单独部门控制，而是来自大量的术语不同职能和区域的个体产生的。
这两方面因素，严重的限制了需求预测的准确性。
当然需求预测的难题远远不止这些，比如预测方法的选择，没有历史数据如何预测等等，