ビジネス予測とは何ですか？

businessビジネス予測は、将来のパターンを推定または予測するために使用されるプロセスです。幹部、マネージャー、アナリストは、予測された結果を使用して、より情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。たとえば、ビジネスの予測は、四半期売り上げ、在庫レベル、サプライチェーンの再オーダー、ウェブサイトのトラフィック、リスクエクスポージャーを推定するために使用されます。通常、ビジネス予測は統計技術を使用することで達成されますが、データマイニングは、多くの履歴データを持つ企業にとって有用なツールであることが証明されています。これらのツールには、スプレッドシート、エンタープライズリソース計画、高度なサプライチェーン管理システム、その他のネットワークまたはWebテクノロジーが含まれます。一般に、使用されるツールは、部門またはビジネスユニット間のデータの簡単な共有、複数のソースからのデータのアップロード、分析手法の品揃え、結果のグラフィカルな表示を可能にする必要があります。および分析。タイムシリーズモデルは最も一般的なもので、データは前方に投影されます。このモデルの統計計算には、移動平均、指数スムージング、ボックスジェンキンス法が含まれます。時系列モデルは、式が決定された後、履歴データを挿入すると予測結果が出力されるという点で簡単です。これは、履歴データが異常に計上されていない強力なパターンを示している場合にのみ役立ちます。これらのモデルは、有用なビジネス予測を受け取るために、時系列分析ほど多くの履歴データを必要としません。線形回帰、ノンパラメトリック添加剤、遅延回帰は、一般的に使用される方法です。たとえば、線形回帰を使用して、望ましい広告収益にWebサイトトラフィックの量を判断することができます。デジタル形式のデータ。この方法は、パターンの履歴データをふるいにかけることに依存しています。このデータは通常、さまざまな部門、電子メール、レポートから取得され、組み合わされています。アルゴリズムは、Amazon.comの顧客に推奨される本を提供するシステムなど、自動的に予測するためのデータマイニングに基づいています。エラーの削減または排除は、再計算、異なる式または方法を使用するときの結果を比較し、調整を最小限に抑え、バイアスの機会を削除することで実現できます。推定は、推定がどのように作成されたかを説明して明確に特定する必要があります。最初の予測は、実際の結果と比較すると不正確であることが判明する可能性があるため、より強力な将来の予測を生み出すためには、一定の微調整が必要になる場合があります。