大家好，我是许栩，欢迎来在许栩原创需求预测知识专栏《指数平滑法详解》。
这是本专栏的第8篇，也是最后一篇：指数平滑法的优缺点和最佳应用范围。本篇，我将介绍分别一次指数平滑法、Holt双参数数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法的优缺点和最佳应用范围。
需求预测知识专栏《指数平滑法详解》共8篇文章，为大家详细介绍各种指数平滑法的概念、算法和实例，是我在今日头条的第一个专栏，上图为本专栏的总目录。
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一、需求预测方法都有缺点，都受所处条件限制。
需求预测方法没有优劣之分，只有合不合适之别。几乎所有的需求预测方法都有缺点，都受所处条件的限制，从而表现的效果千差万别。
所有的数据都是不一样的。需求预测必须考虑数据的局限性和多变性，我们不能靠一种或固定的几种预测方法就能获得较高的预测准确度。
指数平滑法也是如此，不管是一次指数平滑法、Holt双参数数指数平滑法还是Holt-Winters三参数指数平滑法，也有其缺点和受实际数据的限制。为使指数平滑法能发展更大的作用，我们需要知道他的优缺点，从而找到其最适合的场景。
二、指数平滑法的优缺点。
1、指数平滑法的优点。
指数平滑法通过权重的指数衰减，对各期数据按时期的远近赋予不同的权重，克服了移动平均法对各期数据都给予相同权重的缺陷，使预测值更接近实际值，能更好的反映需求的波动情况。
指数平滑法数据需求量小，只需少数数据即可对未来需求进行预测，对数据存储的需求也非常小，易于进行系统化和自动化。
指数平滑法简单易行，进行预测建模的操作相对简单，容易理解且运行成本低，为大多数预测人员所采用，是最受欢迎和用得最多的时间序列预测方法。
自适应指数平滑法克服了平滑系数α值的选择问题，具有自适应性，预测模型能够自动识别数据变化而加以调整。
Holt双参数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法使用多个平滑系数，能有效的预测和把握时间序列未来的趋势和季节性，从而有效的应对时间序列的变化。
2、指数平滑法的缺点。
指数平滑法是一种时间序列预测方法，其预测依据来源于历史数据，对促销和营销活动引起需求变化无法感知。也就是说，指数平滑法无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等因果因素带来的需求变化，不能利用解释性变量进行需求塑造。
指数平滑法较难找到最优的指数平滑系数，对需求变化的调整存在滞后性，无法一定时间内需求突变进行预测。
指数平滑法能很好的预测未来1-3期的需求，但对于更远时期的预测效果不佳。所以，指数平滑法只适合做短期预测。
三、需求可预测矩阵。
不是所有的需求都可以预测，我们在选择预测方法时，必须考虑该需求的可预测性。然后根据可预测性的不同和数据特性采取对应的预测方法。
如果以数据的稳定性为横坐标，以数据量的多少为纵坐标，我们可以得到四个象限，如上图，我将这个矩阵命名为“需求可预测矩阵”。
第一象限，数据稳定性强且历史数据较多。这一象限是强预测性的，一般是公司的成熟产品。
第二象限，数据稳定性强但历史数据较少。历史数据少，说明数据稳定性有很大的变动可能，这一类一般是公司的成长型产品。
第三象限，数据稳定性差并且历史数据少。这一象限主要是公司的新产品，刚上新的产品。这一类产品需求对定量预测尤其是时间序列预测来说，是个灾难，在大多数情况下，这一类产品的需求我们用定性预测解决。
第四象限，数据稳定性差但历史数据较多。这一类一般为公司的小众产品、冷门产品或呆滞产品，不过，尽管稳定性差，但有数据，数据多，我们可以采取一定的统计方法进行分析和预测。
四象限对应产品类型如下图。
四、指数平滑法的最佳应用范围。
根据指数平滑法的优缺点以及需求可预测矩阵，我总结出指数平滑法最佳应用范围如下。
1、指数平滑法适合对成熟产品（即第一象限产品）需求进行预测。其它三个象限产品（成长产品、新产品和冷门产品）均不建议采用指数平滑法。这一条是以下几条的前提和基础。
2、一次指数平滑法适合对水平稳定，没有趋势和季节性的需求进行预测，当水平有波动或变化时，但仍没有趋势和季节性时，我们需要采用自适应指数平滑法。
3、当需求具有明显趋势（增长或下降）但未表现出季节性时，Holt双参数指数平滑法是最好的预测方法。当需求同时具有趋势和季节性，Holt-Winters三参数指数平滑法是最佳选择。
4、指数平滑法只适合做短期预测。一次指数平滑法适合对下一周期进行预测，Holt双参数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法适合对未来1-3期进行预测，超过三个周期，不建议使用指数平滑法。
5、当时间序列具有其它因果因素时（比如广告、价格、经济形势等），需要先行对数据进行清洗，去除这些因果因素后，再用指数平滑法进行预测。
五、本篇总结。
许栩原创专栏《指数平滑法详解》共8篇文章，至此已全部完成，感谢大家的关注和阅读。
在第7篇的总结中，我对指数平滑方法做了一个总体的回顾，这里不再赘述，仅就本篇内容做个总结。
一位武林高手，其厉害之处往往不在于他的招数，而在于他对招数的运用。而如何能够对招数更好的运用呢？两点非常关键，首先是要知道招数的优缺点，其次，要知道这些招数在什么时候使用最能有效。
本篇，介绍指数平滑法的优缺点和最佳应用范围，希望你能成为指数平滑法应用的高手。
预告。
指数平滑法不能利用解释性变量塑造需求，无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等因果因素带来的需求变化。
但是，价格、广告、促销、市场或经济波动等，在现实中似乎不可避免，那么，在预测中如何应对这些因素呢？有一种定量预测方法，回归分析可以有效的解决这些问题。
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