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Power BI商品管理應(yīng)用:MAPE檢核訂單準(zhǔn)確性

2023-04-07 14:57 作者:wujunmin  | 我要投稿

前文我介紹了使用相關(guān)系數(shù)評判訂單準(zhǔn)確性,一個新的問題擺在面前:買手甲按照相關(guān)系數(shù)評分可以得100分,可是他的整體售罄率只有50%(即訂的貨到指定日期只賣了一半),而公司要求是70%。那么給他的訂單準(zhǔn)確性評分滿分顯然是不合適的,如何更加公正的評分呢?


一個辦法是引入另外的指標(biāo),此處可以是售罄率,相關(guān)系數(shù)得分和售罄率得分分別賦予合適的權(quán)重,得到總分。另外一個辦法是MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均絕對百分比誤差)大法,即:

訂單準(zhǔn)確率=1-MAPE=1-∑|X-Y|/∑X張蕾,《需求計劃師》

翻譯下,就是1-銷量與預(yù)測銷量相減的絕對值的和除以總銷量。對于服裝業(yè),假設(shè)截止時間售罄率目標(biāo)是70%,訂單100,預(yù)測銷量就是70,然后套入公式進行計算。


在Excel手工計算,|X-Y|為:

E2=ABS(D2-ROUND(C2*0.7,0))



MAPE值為:

H2=SUMIF(A:A,G2,E:E)/SUMIF(A:A,G2,D:D)


對應(yīng)的1-MAPE值也可得出。


Excel Power Pivot或者Power BI建立自動化模型只需一個度量值得出結(jié)果:

訂單準(zhǔn)確性_MAPE =?

VAR MAPE=DIVIDE(SUMX('表',ABS('表'[銷量]-ROUND('表'[訂單]*0.7,0))),SUM('表'[銷量]))

RETURN?

1-MAPE

此處可以看到甲買手訂單準(zhǔn)確性60%,而僅僅按照相關(guān)系數(shù)可以打滿分。


乙買手按照單款訂銷匹配性比甲差些,但售罄率最接近目標(biāo)值,使得MAPE評級高于甲。


丙丁選手直接可以負分拜拜。


MAPE評級多少分算合格,按照訂貨周期的不同,仁者見仁了。


Power BI商品管理應(yīng)用:MAPE檢核訂單準(zhǔn)確性的評論 (共 條)

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