Hvad er forretningsprognoser?

Forretningsprognoser er en proces, der bruges til at estimere eller forudsige fremtidige mønstre.Ledere, ledere og analytikere bruger de forventede resultater til at hjælpe med at tage bedre informerede forretningsbeslutninger.For eksempel bruges forretningsprognoser til at estimere kvartalsvise salg, lagerniveauer, forsyningskæden genordrer, webstedstrafik og risikoeksponering.Mens forretningsprognoser normalt opnås ved at bruge statistiske teknikker, har datamining også vist sig at være et nyttigt værktøj for virksomheder med meget historiske data.

Værktøjer, der bruges til forretningsprognose, afhænger af virksomhedens behov og mængden af involverede data.Disse værktøjer inkluderer regneark, planlægning af virksomhedsressourcer, avancerede forsyningskædestyringssystemer og andre netværk eller webteknologier.Generelt skal de anvendte værktøjer muliggøre nem deling af data mellem afdelinger eller forretningsenheder, upload af data fra flere kilder, et udvalg af analyseteknik og grafisk visning af resultater.

Tre metoder til forretningsprognose er tilgængelige for forskellige typer dataog analyse.Tidsserie-modellen er den mest almindelige, hvor data projiceres fremad.Statistiske beregninger for denne model inkluderer det glidende gennemsnit, eksponentielle udjævning og box-Jenkins-metoder.Tidsserie-modeller er enkle, at efter at formlen er bestemt, udsender indsættelse af historiske data de forventede resultater.Det er kun nyttigt, når de historiske data viser et stærkt mønster, der ikke er rapporteret for anomalier.

Forklarende modeller er en anden metode til forretningsprognoser.Disse modeller har ikke brug for så meget historiske data som tidsserieanalysen for at modtage nyttige forretningsprognoser.Lineære regressioner, ikke -parametriske additive og forsinkelsesregressioner er ofte anvendte metoder.F.eksData i digitalt format.Denne metode er afhængig af at sile gennem historiske data for mønstre.Disse data hentes typisk og kombineres fra forskellige afdelinger, e -mails og rapporter.Algoritmer kan baseres på datamining til at foretage forudsigelser automatisk, såsom Amazon.coms system til at tilbyde sine kunder anbefalede bøger.

Fejl i forretningsprognoser er almindelige på grund af softwareproblemer, matematiske fejl, unødvendige finjusteringer og partier.Reduktion eller eliminering af fejl kan udføres ved at beregne igen, sammenligne resultaterne, når man bruger en anden formel eller metode, minimerer justeringer og fjerner muligheder for forspændinger.Estimationer bør tydeligt identificeres med en forklaring på, hvordan estimeringen blev oprettet.Indledende prognoser kan vise sig at være unøjagtige sammenlignet med faktiske resultater, så der kan være behov for konstant finjustering for at producere stærkere fremtidige forudsigelser.