Wat is bedrijfsvoorspelling?

Bedrijfsvoorspelling is een proces dat wordt gebruikt om toekomstige patronen te schatten of te voorspellen.Leidinggevenden, managers en analisten gebruiken de voorspelde resultaten om te helpen bij het nemen van beter geïnformeerde zakelijke beslissingen.Bedrijfsprognoses worden bijvoorbeeld gebruikt om driemaandelijkse verkoop, voorraadniveaus, herstel van de supply chain, websiteverkeer en risicoblootstelling te schatten.Hoewel bedrijfsvoorspelling meestal wordt bereikt door statistische technieken te gebruiken, is datamining ook een nuttig hulpmiddel gebleken voor bedrijven met veel historische gegevens.

Tools die worden gebruikt voor bedrijfsvoorspelling zijn afhankelijk van de behoeften van het bedrijf en de hoeveelheid gegevens die betrokken zijn.Deze tools omvatten spreadsheets, enterprise resource planning, geavanceerde supply chain management systemen en andere netwerk- of webtechnologieën.Over het algemeen moeten de gebruikte tools eenvoudig het delen van gegevens tussen afdelingen of bedrijfseenheden mogelijk maken, gegevens uploaden uit meerdere bronnen, een assortiment analysetechniek en grafisch weergave van resultaten.

Drie methoden voor bedrijfsvoorspelling zijn beschikbaar voor verschillende soorten gegevensen analyse.Het tijdreeksmodel is het meest voorkomen, waar gegevens naar voren worden geprojecteerd.Statistische berekeningen voor dit model omvatten het voortschrijdend gemiddelde, exponentiële afvlakkings- en box-jenkins-methoden.Tijdreeksmodellen zijn eenvoudig omdat nadat de formule is bepaald, het invoegen van historische gegevens de voorspelde resultaten zal uitvoeren.Deze modellen hebben niet zoveel historische gegevens nodig als de tijdreeksanalyse om nuttige zakelijke voorspellingen te ontvangen.Lineaire regressies, niet -parametrische additief en lag -regressies worden vaak gebruikte methoden.Een lineaire regressie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te bepalen hoeveel websiteverkeer zal opleveren voor de gewenste advertentieinkomsten.Gegevens in digitaal formaat.Deze methode is gebaseerd op het doorzoeken van historische gegevens voor patronen.Deze gegevens worden meestal opgehaald en gecombineerd uit verschillende afdelingen, e -mails en rapporten.Algoritmen kunnen gebaseerd zijn op datamining voor het automatisch doen van voorspellingen, zoals het systeem van Amazon.com om zijn klanten aanbevolen boeken aan te bieden.

Fouten in bedrijfsvoorspelling komen vaak voor vanwege softwareproblemen, wiskundige fouten, onnodige aanpassing en vooroordelen.Het verminderen of elimineren van fouten kan worden bereikt door opnieuw te berekenen, de resultaten te vergelijken bij het gebruik van een andere formule of methode, het minimaliseren van tweaks en het verwijderen van kansen voor vooroordelen.Schattingen moeten duidelijk worden geïdentificeerd met een uitleg over hoe de schatting is gemaakt.Eerste voorspellingen kunnen onnauwkeurig blijken te zijn in vergelijking met de werkelijke resultaten, dus constant tweaken kan nodig zijn om sterkere toekomstige voorspellingen te produceren.