비즈니스 예측이란 무엇입니까?

business 비즈니스 예측은 미래 패턴을 추정하거나 예측하는 데 사용되는 프로세스입니다.경영진, 관리자 및 분석가는 예측 된 결과를 사용하여 정보가 향상 된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.예를 들어, 비즈니스 예측은 분기 별 판매, 인벤토리 수준, 공급망 리지버, 웹 사이트 트래픽 및 위험 노출을 추정하는 데 사용됩니다.비즈니스 예측은 일반적으로 통계 기술을 사용하여 달성되지만 데이터 마이닝은 또한 많은 역사적 데이터를 가진 비즈니스에 유용한 도구로 입증되었습니다.이러한 도구에는 스프레드 시트, 엔터프라이즈 리소스 계획, 고급 공급망 관리 시스템 및 기타 네트워크 또는 웹 기술이 포함됩니다.일반적으로 사용 된 도구는 부서 또는 비즈니스 단위 간의 데이터를 쉽게 공유하고, 여러 소스에서 데이터를 업로드하고, 다양한 분석 기술 및 결과의 그래픽보기를 허용해야합니다.및 분석.시계열 모델은 가장 일반적이며 데이터가 전달됩니다.이 모델의 통계 계산에는 이동 평균, 지수 평활 및 박스-젠킨스 방법이 포함됩니다.시계열 모델은 공식이 결정된 후에는 히스토리 데이터를 삽입하면 예측 된 결과를 출력한다는 점에서 간단합니다.역사적 데이터가 이상한 패턴을 보여줄 때만 유용합니다.이 모델은 유용한 비즈니스 예측을 받기 위해 시계열 분석만큼 많은 역사적 데이터가 필요하지 않습니다.선형 회귀, 비모수 적 첨가제 및 지연 회귀는 일반적으로 사용되는 방법입니다.예를 들어, 선형 회귀 분석을 사용하여 원하는 광고 수익을 위해 웹 사이트 트래픽이 얼마나 많은 양을 가져올 수 있는지 결정할 수 있습니다. Data Mining은 비즈니스 예측의 세 번째 방법이며 비즈니스가 수집하고 더 많은 것을 절약함에 따라 인기가 높아지고 있습니다.디지털 형식의 데이터.이 방법은 패턴에 대한 역사적 데이터를 통해 선별하는 데 의존합니다.이 데이터는 일반적으로 다른 부서, 이메일 및 보고서에서 검색하여 결합됩니다.알고리즘은 Amazon.com의 고객 추천서를 제공하는 시스템과 같은 예측을 자동으로 작성하기위한 데이터 마이닝을 기반으로 할 수 있습니다.오류를 줄이거 나 제거하면 다른 공식 또는 방법을 사용할 때 결과를 비교하고 조정을 최소화하고 편향 기회를 제거함으로써 오류를 줄이거 나 제거 할 수 있습니다.추정이 어떻게 생성되었는지에 대한 설명으로 추정을 명확하게 식별해야합니다.실제 결과와 비교할 때 초기 예측은 부정확 할 수 있으므로 향후 예측을 강화하기 위해서는 일정한 조정이 필요할 수 있습니다.