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数据分析八大模型:EOQ模型
大数据 数据分析
EOQ是economic order quantity(经济订货)听着很玄乎,其实原理非常简单。就是把订货带来的成本,分为采购成本和持有成本两部分。

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

今天跟大家分享一个经典的数据分析模型:EOQ模型,虽然原理很简单,但是建模的思路很值得学习哦。

一、什么是EOQ模型

EOQ是economic order quantity(经济订货)听着很玄乎,其实原理非常简单。就是把订货带来的成本,分为采购成本和持有成本两部分。

采购成本:每次订货时发生的,谈判、签约、物流等成本

持有成本:货物入仓后发生的,保管、存放、损失等成本

总成本(TC)就等于采购成本加上持有成本

显然,采购成本和持有成本是有关系的,在年度总需求量一定的情况下:

每次采购得越多,采购次数就越少,采购成本就越低,但持有成本就高

每次采购得越少,采购次数就越多,采购成本就越高,但持有成本就低

因此,假设:

  • 总需求量D
  • 每次采购量是Q
  • 每单位持有成本是HC
  • 每单位采购成本是PC

那么总成本的公式可以写成:

TC=D/Q*PC+1/2*Q*HC

还记得高数的小伙伴会发现:只要对TC求Q的一阶导数,得到的就是最优采购量啦。因此可以求得理论上的最优采购量是:Q=sqrt(2D* PC/HC)搞掂!

二、使用EOQ模型先决条件

计算看起来很简单,不过有先决条件

  • 对需求量有估计
  • 对采购成本、持有成本有核算

这里,需求量,可以从年度销售计划反推,计算一个能达成销售任务的保底需求量。先不考虑万一卖得很好,再补货的场景(或者说:真要是卖爆了,收入超预期,再申请费用追加采购也不是难事)。

采购成本,则需考虑采购过程中物流、招投标工作,保证金的资金占用等成本。持有成本,则是存货的资金成本、仓库成本等。

这些核算过程,是很多数据分析师不喜欢用EOQ的原因,因为他们不懂业务,不知道到底采购流程是啥,商品是啥,资金使用情况是啥,所以根本没法算。

注意,这样核算出的,都是理论上的理想状态数值,所以这个方法很适合在做预算的时候用。相当于根据绩效目标,反推出商品量和采购成本,作为保底目标下发给业务。这样平时根据销售情况做调整的时候,也可以有个参照物,比单纯拍脑袋好用。

三、EOQ模型优秀之处

EOQ模型真正有价值的地方,在于其巧妙的解决思路:

  • 先剔除各种复杂情况,对最基础的逻辑建模
  • 不考虑概率,假设参数都是定值,简化计算
  • 找到相互制衡的两个关键因素,求解最优值

这种从简单到复杂,从固定参数到概率,抓关键因素的做法,是非常值得学习的。因为现实工作中,很多人喜欢一上来就用概率来衡量问题。比如采购的时候,跑来问:“小熊妹,你预测一下下个月销售量是多少,我好下采购单,要99%准就行,不用100%”

开什么玩笑!我要有这本事,我去预测股价,赚他几百万好不好。要知道,只有大量、重复发生的事件,才可以被记录,观察概率。

月销量这种每个月情况都不一样的事,概率本身就是不靠谱的。而且这里还有干扰因素,比如临时做个促销,刮风下雨断物流之类的,用概率很难一一解释。

反而是,处理成固定参数以后,既可以通过观察历史数据积累经验,又可以给业务方划定工作目标,督促他们完成最低限额要求,一举两得。这不比赌命猜概率要靠谱得多。

四、更多的应用场景

这种思路,可以广泛运用到商业分析领域,比如经典的价格敏感性模型,任务指派模型,最短路径模型,都是沿着这个思路展开的,以后有机会再和大家慢慢分享。

责任编辑:武晓燕 来源: 码工小熊
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