Ano ang pagtataya ng negosyo?

Ang pagtataya ng negosyo ay isang proseso na ginamit upang matantya o mahulaan ang mga pattern sa hinaharap.Ang mga executive, tagapamahala at analyst ay gumagamit ng mga na-forecast na resulta upang makatulong sa paggawa ng mas mahusay na mga desisyon sa negosyo.Halimbawa, ang mga pagtataya sa negosyo ay ginagamit upang matantya ang quarterly sales, antas ng imbentaryo, muling pagsasaayos ng chain, trapiko ng website at pagkakalantad sa peligro.Habang ang pagtataya ng negosyo ay karaniwang nakamit sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte sa istatistika, ang pagmimina ng data ay napatunayan din na isang kapaki -pakinabang na tool para sa mga negosyo na may maraming makasaysayang data.

Ang mga tool na ginamit para sa pagtataya ng negosyo ay nakasalalay sa mga pangangailangan ng negosyo at ang dami ng data na kasangkot.Kasama sa mga tool na ito ang mga spreadsheet, pagpaplano ng mapagkukunan ng negosyo, mga advanced na sistema ng pamamahala ng chain chain at iba pang mga teknolohiya sa network o web.Sa pangkalahatan, ang mga tool na ginamit ay dapat payagan ang madaling pagbabahagi ng data sa pagitan ng mga kagawaran o mga yunit ng negosyo, pag -upload ng data mula sa maraming mga mapagkukunan, isang assortment ng diskarte sa pagsusuri at graphical na pagtingin sa mga resulta.

Tatlong pamamaraan ng pagtataya ng negosyo ay magagamit para sa iba't ibang uri ng dataat pagsusuri.Ang modelo ng serye ng oras ay ang pinaka-karaniwan, kung saan ang data ay inaasahang pasulong.Ang mga kalkulasyon ng istatistika para sa modelong ito ay kasama ang paglipat ng average, exponential smoothing at mga pamamaraan ng Box-Jenkins.Ang mga modelo ng serye ng serye ay simple sa na pagkatapos matukoy ang pormula, ang pagpasok ng makasaysayang data ay mai-output ang mga na-forecast na mga resulta.Ito ay kapaki -pakinabang lamang kapag ang makasaysayang data ay nagpapakita ng isang malakas na pattern, na hindi nabilang para sa mga anomalya.

Ang mga paliwanag na modelo ay isa pang paraan ng pagtataya ng negosyo.Ang mga modelong ito ay hindi nangangailangan ng mas maraming makasaysayang data tulad ng pagsusuri ng oras-serye upang makatanggap ng mga kapaki-pakinabang na pagtataya sa negosyo.Ang mga linear regressions, nonparametric additive at lag regressions ay karaniwang ginagamit na mga pamamaraan.Halimbawa, ang isang linear regression ay maaaring magamit upang matukoy kung magkano ang trapiko ng website na dadalhin para sa nais na kita ng ad.Data sa digital na format.Ang pamamaraang ito ay nakasalalay sa pag -ayos sa pamamagitan ng makasaysayang data para sa mga pattern.Ang data na ito ay karaniwang nakuha at pinagsama mula sa iba't ibang mga kagawaran, email at ulat.Ang mga algorithm ay maaaring batay sa data-pagmimina para sa awtomatikong paggawa ng mga hula, tulad ng sistema ng Amazon.com na nag-aalok ng mga kostumer na inirerekomenda ng mga libro.Ang pagbabawas o pag -aalis ng mga error ay maaaring maisagawa sa pamamagitan ng pag -recalculate, paghahambing ng mga resulta kapag gumagamit ng ibang pormula o pamamaraan, na minamali ang mga pag -tweak at pag -alis ng mga pagkakataon para sa mga biases.Ang mga pagtatantya ay dapat na malinaw na nakilala na may paliwanag kung paano nilikha ang pagtatantya.Ang mga paunang pagtataya ay maaaring patunayan na hindi tumpak kung ihahambing sa aktwal na mga resulta, kaya ang patuloy na pag -tweaking ay maaaring kailanganin upang makabuo ng mas malakas na mga hula sa hinaharap.