单期库存模型excel

很抱歉，我无法在这个对话框中提供Excel文件。但是，我可以告诉您如何创建一个简单的单期库存模型的Excel表格。

首先，您需要创建一个包含以下列的表格：

- SKU编号：您的产品编号或名称
- 需求量：每个SKU的预计需求量
- 订购成本：每个SKU的单价
- 存储成本：每个SKU的每个单位存储成本
- 最小订单量：您可以订购的最小数量
- 最大订单量：您可以订购的最大数量
- 订购量：您要订购的数量
- 库存：您当前的库存水平
- 期末库存：在期末您预计的库存水平

接下来，您可以使用以下公式计算订购量和期末库存：

- 订购量：=IF(库存<最小订单量,最大订单量,IF(库存>最大订单量,0,最大订单量-库存))
- 期末库存：=库存+订购量-需求量

最后，您可以使用条件格式来添加颜色编码以帮助您更好地了解库存状况。例如，如果期末库存低于某个阈值，则将其标记为红色。

希望这可以帮助您开始创建一个单期库存模型的Excel表格。

相关问题

报童模型excel建模

报童模型是一种经典的库存管理模型，用于决定库存水平以满足未来需求。下面是用Excel建模报童模型的步骤：

1. 确定需求分布函数：根据历史销售数据，确定需求分布函数，如正态分布、泊松分布等。

2. 确定单位成本和售价：确定每个单位的采购成本和售价。

3. 建立报童模型：在Excel中建立一个表格，分别列出需求量、采购量、库存量、售出量、采购成本、售价、总收入、总成本、净利润等列。

4. 计算采购量和库存量：根据需求分布函数和单位成本计算不同采购量下的期望利润，选择使期望利润最大的采购量，然后计算对应的库存量。

5. 计算售出量、总收入和总成本：根据库存量和需求量计算售出量，然后计算总收入和总成本。

6. 计算净利润：净利润等于总收入减去总成本。

7. 做出决策：根据期望利润和净利润等数据，做出采购决策。

通过以上步骤，我们可以在Excel中建立一个简单的报童模型，用于优化库存管理和采购决策。

python arima模型 excel

你可以使用Python中的pandas库和statsmodels库来实现ARIMA模型，并将结果导出到Excel文件中。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用ARIMA模型进行时间序列预测并将结果保存到Excel文件中：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 导入数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的数据文件路径或URL
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])  # 将日期列转换为日期格式
data.set_index('Date', inplace=True)  # 将日期列设置为索引

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 0, 0))  # 替换为你想要的ARIMA阶数
results = model.fit()

# 进行预测
forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1)  # 替换n为你希望的预测步数

# 将预测结果保存到Excel文件
forecast_df = pd.DataFrame(forecast, columns=['Forecast'])
forecast_df.to_excel('forecast_results.xlsx', index=True)  # 替换为你希望保存的文件路径

请确保安装了pandas和statsmodels库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install statsmodels

在代码中，你需要将`your_data.csv`替换为你的数据文件的路径或URL，还可以根据需要调整ARIMA模型的阶数和预测步数。最后，将`forecast_results.xlsx`替换为你希望保存的Excel文件路径。