Co je prognóza podnikání?

Prognóza podnikání je proces používaný k odhadu nebo předpovídání budoucích vzorců.Vedoucí pracovníci, manažeři a analytici používají předpokládané výsledky k tomu, aby pomohly při přijímání lépe informovaných obchodních rozhodnutí.Například obchodní prognózy se používají k odhadu čtvrtletního prodeje, úrovní zásob, přepracování dodavatelského řetězce, provozu webových stránek a expozice rizika.Přestože je prognóza podnikání obvykle dosažena pomocí statistických technik, dolování dat se také ukázala jako užitečný nástroj pro podniky s mnoha historickými údaji.Mezi tyto nástroje patří tabulky, plánování podnikových zdrojů, systémy správy dodavatelského řetězce a další síťové nebo webové technologie.Obecně by použité nástroje měly umožnit snadné sdílení dat mezi odděleními nebo obchodními jednotkami, nahrávání dat z více zdrojů, sortiment analytické techniky a grafické prohlížení výsledků.

Tři metody prognózování podnikání jsou k dispozici pro různé typy data analýza.Model časové řady je nejběžnější, kde se promítá data vpřed.Statistické výpočty pro tento model zahrnují klouzavý průměr, exponenciální vyhlazování a metody box-Jenkins.Modely časových řad jsou jednoduché v tom, že po stanovení vzorce vložení historických dat vydá předpokládané výsledky.Je to užitečné pouze tehdy, když historická data ukazují silný vzorec, který není započítán pro anomálie.Tyto modely nepotřebují tolik historických údajů, jako je analýza časových řad, aby mohla přijímat užitečné obchodní prognózy.Obecně se používají lineární regrese, neparametrické aditivní a lag regrese.Například lineární regrese lze použít k určení, kolik provozu na webových stránkách přinese požadované příjmy z reklamy.

Dolování dat je třetí metoda prognózy podnikání a získává popularitu, protože podniky shromažďují a ušetří více svých více svýchdata v digitálním formátu.Tato metoda se spoléhá na prosévání prostřednictvím historických dat pro vzory.Tato data jsou obvykle získána a kombinována z různých oddělení, e -mailů a zpráv.Algoritmy mohou být založeny na dolování dat pro automatické předpovědi, jako je systém Amazon.com, který nabízí svým zákazníkům doporučeným knihám.Snížení nebo eliminaci chyb lze provést přepočítáním, porovnáním výsledků při použití jiného vzorce nebo metody, minimalizováním vylepšení a odstraněním příležitostí pro zkreslení.Odhady by měly být jasně identifikovány s vysvětlením toho, jak byl odhad vytvořen.Počáteční prognózy se mohou ukázat jako nepřesné ve srovnání se skutečnými výsledky, takže k vytvoření silnějších budoucích předpovědí může být zapotřebí stálé vylepšení.