Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for Demand là gì

Định nghĩa: Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for Demand (Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình trong dự báo nhu cầu) là chỉ số thống kê dùng để đo lường độ chính xác của dự báo bằng cách tính trung bình phần trăm sai số tuyệt đối giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. → Công thức:

MAPE=

Trong đó: At ​ = giá trị thực tế, Ft​ = giá trị dự báo. → Ví dụ: Nếu thực tế bán 1.000 đơn vị nhưng dự báo 1.100, sai số là 10%.

Mục đích sử dụng: → Đánh giá mức độ chính xác của mô hình dự báo nhu cầu → So sánh hiệu suất giữa các mô hình hoặc chu kỳ dự báo → Xác định mức độ rủi ro khi dự báo sai lệch so với thực tế

Các bước áp dụng và ví dụ thực tiễn: Bối cảnh: Một công ty FMCG cần đo sai số dự báo cho 500 SKU → Bước 1: Thu thập dữ liệu dự báo và dữ liệu thực tế bán hàng → Bước 2: Tính toán sai số tuyệt đối cho từng SKU theo công thức → Bước 3: Tính MAPE trung bình cho toàn bộ hoặc nhóm sản phẩm → Bước 4: So sánh MAPE giữa các mô hình (ARIMA, ML, AI) để chọn mô hình tối ưu → Bước 5: Theo dõi MAPE qua nhiều chu kỳ để cải thiện dự báo

Lưu ý thực tiễn: → MAPE dễ hiểu và phổ biến, nhưng nhạy cảm khi giá trị thực tế AtA_tAt​ rất nhỏ (sai số bị phóng đại) → Không phù hợp cho dữ liệu có nhiều giá trị bằng 0 (zero demand) → Nên kết hợp với các chỉ số khác như RMSE, Bias để có đánh giá toàn diện

Ví dụ minh họa: → Cơ bản: Công ty logistic tính MAPE hàng tuần cho số container, kết quả trung bình là 12% → Nâng cao: Tập đoàn thương mại điện tử phân tích MAPE theo từng nhóm khách hàng và phát hiện MAPE cao (25%) ở nhóm flash sale

Case Study Mini: → Tình huống: Một hãng thời trang có MAPE trung bình 20% trong mùa lễ hội → Giải pháp: Áp dụng mô hình Machine Learning để cải thiện dự báo, giảm MAPE xuống còn 8% → Kết quả: Tối ưu tồn kho, tăng 15% lợi nhuận

Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz): MAPE thường được dùng để làm gì? → a. Đo lường độ chính xác dự báo nhu cầu ← → b. Ngăn chặn biến động thị trường → c. Tính toán doanh thu trung bình → d. Loại bỏ nhu cầu dự báo dài hạn

Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question): Một công ty thương mại điện tử thấy MAPE trung bình toàn bộ là 9%, nhưng nhóm sản phẩm khuyến mãi có MAPE tới 28%. Họ nên làm gì để cải thiện?

Vì sao bạn nên quan tâm đến khái niệm này: → MAPE là thước đo phổ biến nhất để đánh giá độ chính xác dự báo → Nó đơn giản, dễ hiểu cho cả người chuyên môn và lãnh đạo không chuyên về dữ liệu

Ứng dụng thực tế trong công việc: → Supply Chain: đo độ chính xác tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu → Finance: đánh giá độ chính xác dự báo doanh thu → Marketing: kiểm chứng hiệu quả dự báo tác động từ chiến dịch khuyến mãi → Data Science: so sánh mô hình dự báo trong Machine Learning

Sai lầm phổ biến khi triển khai: → Chỉ dựa vào MAPE mà bỏ qua các chỉ số khác → Không xử lý dữ liệu ngoại lệ làm MAPE bị sai lệch → Dùng MAPE cho dữ liệu có nhiều giá trị 0

Đối tượng áp dụng: → Dành cho: Demand Planner, Data Scientist, CFO, Supply Chain Manager, Marketing Manager → Áp dụng trong: FMCG, bán lẻ, logistics, thương mại điện tử, ngân hàng

Giới thiệu đơn giản dễ hiểu: MAPE giống như “thước đo phần trăm sai số” - cho biết dự báo của bạn lệch bao nhiêu phần trăm so với thực tế.

Câu hỏi thường gặp: Q1 → MAPE có thể = 0 không? → Có, nếu dự báo chính xác tuyệt đối. Q2 → MAPE bao nhiêu thì được coi là tốt? → <10% thường là rất tốt; 10-20% là chấp nhận; >20% là kém. Q3 → Có thể dùng MAPE cho dự báo dài hạn không? → Có, nhưng độ tin cậy thấp hơn. Q4 → Có chỉ số nào thay thế MAPE không? → Có, như RMSE, MAE, sMAPE. Q5 → MAPE có áp dụng cho dữ liệu biến động mạnh không? → Có, nhưng cần kết hợp thêm chỉ số khác.

Thuật ngữ liên quan: MAPE - Mean Absolute Percentage Error: Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình RMSE - Root Mean Square Error: Sai số bình phương trung bình căn bậc hai MAE - Mean Absolute Error: Sai số tuyệt đối trung bình Forecast Bias: Độ lệch dự báo Forecast Accuracy: Độ chính xác dự báo

Gợi ý hỗ trợ: → Gửi email: info@fmit.vn → Nhắn tin Zalo: 0708 25 99 25 © Bản quyền thuộc về Viện FMIT - Từ điển quản trị chuẩn mực quốc tế