对于短生命周期产品，产品设计必须在销售季节之前确定，这可能会导致库存短缺或供应过剩。为了避免这些问题，需求预测得到广泛应用。现阶段大数据和算法的飞速发展提高了需求预测的精度，成为当下需求预测最常用的方法。本文探究了大数据背景下，直接和间接两种销售渠道中，预测对产品质量、库存和决策者的期望利润的影响。
　　本文讨论了预测完全准确、不预测和预测不完全准确三种情况，得到了预测、产品质量、库存和决策者期望利润之间的关系。首先，直接渠道中，预测成本、生产成本弹性和产品质量共同影响制造商的预测决策；而间接渠道中，预测始终对制造商有利，但当质量很低时，即使预测免费，零售商也不会选择预测。当需求不确定时，质量较低意味着库存剩余损失较低，此时零售商将增加库存以避免缺货，同时提高边际利润来获取更多期望利润。其次，两种渠道中，若质量较低，完美预测下库存也较低，反之亦然。当需求不确定时，若质量较低，决策者将提高库存来避免因供不应求而失去销售机会；反之，将降低库存来减少因供过于求产生的库存剩余损失。再次，预测能使两种渠道中的产品质量均向上扭曲。直接渠道中，预测降低或消除了库存风险，制造商提高质量能增加边际利润。但间接渠道中，不预测时，质量增加将导致零售商降低库存，故制造商将降低质量以获取更多订单。最后，随着预测有效率的增加，直接渠道中，质量增加而库存降低；而间接渠道中，质量先增加后减少，库存则持续增加。