本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 概觀
<a name="overview_dp"></a>

**注意**  
您只能在第一次產生預測後檢視**概觀**頁面。

**概觀**索引標籤提供下列資訊。
+ **整體影響因素 – **指出產品中繼資料屬性和需求驅動因素 （如果有） 的影響分數，用於在目前的規劃週期中產生預測。您可以在第一次成功產生預測後檢視影響因素。負值表示屬性導致預測下降，反之亦然。零值表示屬性不會影響預測結果。如需根據需求驅動因素預測的資訊，請參閱 [根據需求驅動因素進行預測](demand_drivers.md)。
+ **準確性指標** – 在您更新包含預測期間實際需求的資料集 (outbound\_order\_line) 之後，請選擇**重新計算**。您可以在需求計畫索引標籤下**檢視最新需求計畫**的準確性指標。準確度指標會測量目前需求計畫的準確度如何與實際需求保持一致。

  在預測產生期間，準確度指標可在**計劃 （彙總）** 和**精細最低**層級取得。**概觀**頁面會顯示彙總層級指標，在**準確性指標**下，您可以選擇**下載**以下載精細指標。

  以下是用於計算 Web 應用程式上顯示之指標的公式。
  + ** 平均絕對百分比錯誤 (MAPE)** – MAPE 會取得每個時間單位觀察值和預測值之間百分比錯誤的絕對值，並平均這些值。

    精細的公式和計劃層級如下：  
![計算 MAPE](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/aws-supply-chain/latest/userguide/images/MAPE_formula.png)

    低於 5% 的 MAPE 表示預測可接受準確。大於 10% 但小於 25% 的 MAPE 表示低度但可接受的準確性，而大於 25% 的 MAPE 表示非常低的準確性，且無法接受預測。
  + **加權平均百分比錯誤 (WAPE)** – WAPE 會測量預測值與觀察值的整體偏差。WAPE 的計算方式是取得觀察值和預測值的總和，並計算這兩個值之間的錯誤。數值越低表示模型越準確。

    精細的公式和計劃層級如下：  
![計算 WAPE](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/aws-supply-chain/latest/userguide/images/WAPE_formula.png)

    低於 5% 的 WAPE 被視為可接受的準確性。大於 10% 但小於 25% 的 WAPE 表示低度，但可接受的準確度和大於 25% 的 WAPE 表示非常低的準確度。

請參閱下列範例：

![WAPE 計算範例](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/aws-supply-chain/latest/userguide/images/Accuracy_metrics.png)


當實際 為零或 null 時，不會計算指標。之後產生新的預測時，先前報告的指標將無法再用於 Web 應用程式。確定最新的 outbound\_order\_line 資料集已更新，然後選擇**重新計算**以檢視更新的指標。

準確度指標反映目前需求計劃在目前執行預測中具有實際需求值的所有期間的準確性。

例如，如果您目前的規劃週期已從 2023 年 1 月至 12 月預測每月預測，而且您更新了 2023 年 1 月的實際資料，則會計算 2023 年 1 月的準確性指標。同樣地，如果您目前的規劃週期已使用每月預測從 2023 年 1 月到 12 月進行預測，並且您更新了 2023 年 1 月和 2023 年 2 月的實際資料，則會計算 2023 年 1 月和 2023 年 2 月的準確性指標。需求規劃 Web 應用程式會顯示 Jan-Feb-2023彙總指標，而匯出檔案會顯示精細的詳細資訊。

**注意**  
當您修改*時間間隔*或*階層*組態並重新產生預測時，不會顯示準確性指標，因為準確性指標值無關。

## 需求模式
<a name="demand-pattern"></a>

您可以展開個別指標來檢視需求特性，例如 *Smooth Demand*、*間歇需求*、*不穩定需求*和 *Lumpy Demand*。區段是根據上次預測中使用的實際需求衍生。

當需求規劃 Web 應用程式中缺少四個客群中的一個或多個客群時，表示需求規劃 Web 應用程式找不到符合與缺少客群相關聯模式的任何產品。

系統會計算下列中繼結果：

**注意**  
ADI 和 CV2 運算不會考慮零需求的記錄。
+ *平均需求間隔 (ADI)* – 代表連續需求之間的平均時間。ADI = 期間總數/需求儲存貯體數量
+ *Squared Coefficient of Variation (CV2)* – 測量需求數量的變化性。CV2 = （母體標準差/母體平均值）2

系統會套用下列截止值來衍生區段：
+ *Smooth Demand* (ADI 小於 1.32，CV2 小於 0.49) 在時間和數量方面具有高度規律性，因此可以輕鬆地以低錯誤邊界進行預測。
+ *間歇性需求 *(ADI 大於或等於 1.32，CV2 小於 0.49) 的數量變化很少，但需求間隔變化很大，導致預測錯誤率更高。
+ *不穩定需求 *(ADI 小於 1.32 且 CV2 大於或等於 0.49) 在時間中定期出現，但數量變化很大，從而導致晃動預測準確性。
+ *Lumpy Demand* (ADI 大於或等於 1.32，CV2 大於或等於 0.49) 的特點是數量和時間都有很大的變化，因此無法預測。

## 預測驗證
<a name="forecast_validation"></a>

預設會啟用預測驗證。為了確保產生的預測準確，需求規劃將監控並更新預測品質或準確性。如果需求規劃判斷預測需要額外驗證，則需求規劃將延遲發佈預測，而且您會看到一則訊息，顯示預測將在 AWS Supply Chain Web 應用程式上發佈的日期和時間。

您也可以選擇退出，而需求規劃將不會監控您的預測。如需如何選擇退出的詳細資訊，請參閱[選擇退出偏好設定](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/adminguide/data-protection.html#opt-out-preference)。

您可以在唯讀模式中檢視上次發佈的需求計劃。

## 延遲
<a name="lags"></a>

延遲代表建立預測和實現實際預測之間的時間間隔。當您設定需求計劃時，最多可以設定三個預測延遲。如需詳細資訊，請參閱[建立您的第一個需求計劃](onboarding.md)。預測準確性指標會根據定義的延遲間隔顯示分析。

定義的延遲預測會針對每個規劃週期產生，並且只能在對應的規劃週期數之後評估準確性指標。例如，如果您選擇延遲六，則延遲六預測的準確性指標會在六個規劃週期後計算。

![需求模式範例](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/aws-supply-chain/latest/userguide/images/demand_pattern.png)


**注意**  
當您變更延遲組態時，顯示的下拉式清單值是新選取的延遲。選擇**重新整理指標**以檢視最新的指標。當您變更時間間隔 (daily/weekly/monthly/每年） 或階層 (product/site/customer/頻道） 精細程度時，當您選擇**重新整理**指標時，先前的延遲指標將不再可用。重新計算結果會將最新的需求規劃週期顯示為歷史記錄中唯一的週期。

選擇**匯出指標**以下載詳細檔案，其中包含對應於 Web 應用程式上顯示之彙總指標的精細資料。下載的檔案將包含下列資訊：
+ 時間戳記 - 預測期間、預測建立日期、上次實際期間、延遲
+ XYZ 區段 （平滑、間歇性、不規律或凹凸）
+ 精細程度 - 設定Product/site/customer/管道
+ 基準預測 - P10, P50 和 P90
+ 實際需求
+ 指標 - 偏差單位、偏差 %、MAPE、SMAPE （在精細層級，MAPE 和 WAPE 相同）