定量的予測技術のさまざまな種類は何ですか？

commontative定量的予測手法では、通常、統計と生データの分析が必要です。単純な移動方法、重量移動方法、指数スムージング方法、および時系列分析は、通常、エコノミストやデータアナリストが使用する定量的予測技術です。これらの手法は、傾向の変化を検討しながら数値データを評価するために使用されます。正確な予測は、健全なビジネス上の意思決定を支援するために企業によって使用されます。この方法は、通常30日間または何ヶ月もの間に生データを評価することにより、一定期間にわたって傾向を示すために使用されます。毎月、古い情報は新しい月の情報に置き換えられます。たとえば、データが8月と9月に評価された場合、8月の数値は削除され、9月の情報に置き換えられて、データに傾向があるかどうかを確認します。simple単純な移動方法と同様に、重量移動方法は評価期間中に情報を分析しますが、それぞれ毎月異なる重量が与えられます。このデータ評価の方法は、通常、毎月の変化が予想される傾向を評価するために使用されます。たとえば、季節の衣服の販売は、これらのタイプの定量的予測技術の恩恵を受けることができます。エコノミストが夏季により多くの人々がショーツを購入すると予測している場合、この時間の窓には標準の乗数を適用できます。これにより、通常、予算の見積もりの精度が増加します。comationこれらの定量的予測手法は、古いデータに焦点を当てる傾向があります。指数スムージング方法は、より最近の情報を評価します。この方法は、気質市場の売上高など、急速に変化するデータの調査に適しています。たとえば、ビジネスアナリストが来月の販売を予測しようとしている場合、指数関数的なスムージングは、この新しい月につながる最近の数日間のデータを呼びかけ、予想される販売を予測します。compantative定量的予測手法では、時系列の分析が必要な場合があります。時系列は、さまざまな時点でのデータの観察です。例には、毎日の株価の分析、毎週の販売目標、および毎月の費用が含まれます。これらのタイプの定量的予測技術は、大量のデータの基礎となるコンテキストを調べます。この手法は通常、ラインチャートを使用して歴史的データを測定して将来のイベントを予測し、エコノミストが将来の結果について予測する際に使用できるデータの特性を特定できるようにします。