案例10｜Table 8.3：10 週新品 Demand Forecast 的持續 Overprediction

一、案例定位

本案例依原書 8.4.4、Fig. 8.8、Table 8.3 整理。

分析 Retail New-product Launch 的 Predicted vs Actual Demand。

二、學習目標

辨識 Forecast Error 的 Direction。
理解 Persistent Negative Deviation 與 Systematic Bias。
掌握 Recalibration 的管理意義。

三、案例情境

原書比較 10 週新品上市期間的 Predicted Demand 與 Actual Demand。Actual Sales 每週都低於 Forecast，Deviation 介於 −1.5% 到 −5.9%；Week 3 最大偏差 −5.9%，Week 7 最小偏差 −1.5%。作者指出後期誤差縮小，可能反映模型吸收更多 Early Sales Information 後改善，但持續負偏差仍顯示 Overprediction Bias。

四、開始資料

觀察	原書可確認值／描述	解讀
期間	10 Weeks	New-product Launch
Deviation Range	−1.5% 到 −5.9%	Actual 持續低於 Predicted
Week 3	−5.9%	最大 Overprediction
Week 7	−1.5%	最小偏差
Direction	Persistently Negative	Systematic Forecast Bias
Management Action	Recalibration	尤其 Early Launch Stage

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可計算 Deviation = (Actual - Predicted) / Predicted 或依原書實際定義重現；但由於目前來源抽取未可靠保留每週完整 Cell，不能自行重建 Week 1–10 的 Predicted／Actual 數字。

六、計算結果

可可靠確認的結果是所有週次 Actual 低於 Forecast、Week 3 = −5.9%、Week 7 = −1.5%、整體範圍 −1.5% 至 −5.9%。

七、結果分析與管理解讀

模型即使平均 Accuracy 不錯，只要 Error Direction 長期同向，就可能造成 Inventory／Pricing／Marketing 的系統性決策偏差，因此 Bias Direction 比單一平均誤差更重要。

八、AI 提問詞

請分析 10-week Demand Forecast 的 Error Direction，重點辨識 Persistent Overprediction、Week 3 最大偏差與 Week 7 最小偏差；未可靠讀取的每週數值不得補猜。