Hva er forretningsprognoser?

Forretningsprognoser er en prosess som brukes til å estimere eller forutsi fremtidige mønstre.Ledere, ledere og analytikere bruker de spådde resultatene for å hjelpe til med å ta bedre informerte forretningsavgjørelser.For eksempel brukes forretningsprognoser for å estimere kvartalsvis salg, lagernivåer, ombestillinger for forsyningskjeder, nettstedstrafikk og risikoeksponering.Mens forretningsprognoser vanligvis oppnås ved å bruke statistiske teknikker, har data mining også vist seg å være et nyttig verktøy for bedrifter med mye historiske data.

Verktøy som brukes til forretningsprognoser avhenger av behovene til virksomheten og datamengden som er involvert.Disse verktøyene inkluderer regneark, bedriftsressursplanlegging, avanserte forsyningskjedestyringssystemer og andre nettverks- eller webteknologier.Generelt bør verktøyene som brukes tillate enkel deling av data mellom avdelinger eller forretningsenheter, lasting av data fra flere kilder, et utvalg av analyseteknikk og grafisk visning av resultater.

Tre metoder for forretningsprognoser er tilgjengelige for forskjellige typer dataog analyse.Tidsserie-modellen er den vanligste, der data blir projisert fremover.Statistiske beregninger for denne modellen inkluderer det bevegelige gjennomsnittlige, eksponentielle utjevnings- og boksen-Jenkins-metodene.Tidsserie-modeller er enkle ved at etter at formelen er bestemt, vil det å sette inn historiske data sende ut de prognoserte resultatene.Det er bare nyttig når de historiske dataene viser et sterkt mønster, uten regnskap for anomalier.

Forklarende modeller er en annen metode for forretningsprognoser.Disse modellene trenger ikke så mye historiske data som tidsserie-analysen for å motta nyttige forretningsprognoser.Lineære regresjoner, ikke -parametriske tilsetningsstoffer og lagregresjoner er ofte brukte metoder.For eksempel kan en lineær regresjon brukes til å bestemme hvor mye nettstedstrafikk som vil bringe inn for ønsket annonseinntekt.

Data mining er en tredje metode for forretningsprognoser, og den får i popularitet når bedrifter samles og sparer mer av densData i digitalt format.Denne metoden er avhengig av å sile gjennom historiske data for mønstre.Disse dataene blir vanligvis hentet og kombinert fra forskjellige avdelinger, e -post og rapporter.Algoritmer kan være basert på data-gruvedrift for å lage spådommer automatisk, for eksempel Amazon.coms system for å tilby sine kunder anbefalte bøker.

Feil i forretningsprognoser er vanlig på grunn av programvareproblemer, matematiske feil, unødvendig finjustering og skjevheter.Å redusere eller eliminere feil kan oppnås ved å beregne om, sammenligne resultatene når du bruker en annen formel eller metode, minimerer justeringer og fjerner muligheter for skjevheter.Estimeringer bør tydelig identifiseres med en forklaring på hvordan estimeringen ble opprettet.Opprinnelige prognoser kan vise seg å være unøyaktige sammenlignet med faktiske resultater, så det kan være behov for konstant finjustering for å gi sterkere fremtidige spådommer.