分享背景：
学员A:
为使得基线预测更加拟合真实历史，未来预测水位更加合理，目前在做过去两年历史清理的准备工作，就清理历史遇到如下类似的问题：
1、对于稳定性产品，首先用平均值方法，对于缺口和促销，进行削峰填谷，但是削多少，填多少，是否还有个浮动区间？
2、对于季节性产品，先模拟出来一个季节性趋势（也要考虑缺货和一次性促销），同样用均值方法，也是这个量不知道如何把握？
3、新品无参考的，就不好把握水位了？
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分享主题：历史数据清洗规则和方法
分享时间：
年3月20日（星期日）9:00-10:30
分享方式：腾讯会议线上直播
分享嘉宾：
高峻峻
欧睿数据创始人，工商管理系教授、博士生导师，宾夕法尼亚大学沃顿商学院访问学者，致力于零售业供应链管理咨询和系统实施。
陆宸霖
十年端到端供应链计划经验，曾在多个行业担任过SAP顾问，物料计划员，需求计划经理，SOP经理等职位，擅长需求计划和供应链数字化建模。
收费方式：免费（上限人）
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