Co je prognóza podnikání?

Obchodní předpovědi je proces používaný k odhadu nebo předpovídání budoucích vzorců. Vedoucí pracovníci, manažeři a analytici používají předpokládané výsledky k tomu, aby pomohly při přijímání lépe informovaných obchodních rozhodnutí. Například obchodní prognózy se používají k odhadu čtvrtletního prodeje, úrovní zásob, přepracování dodavatelského řetězce, provozu webových stránek a expozice rizika. Přestože je prognóza podnikání obvykle dosažena pomocí statistických technik, dolování dat se také ukázala jako užitečný nástroj pro podniky s mnoha historickými údaji. Mezi tyto nástroje patří tabulky, plánování podnikových zdrojů, systémy správy dodavatelského řetězce a další síťové nebo webové technologie. Obecně by použité nástroje měly umožnit snadné sdílení dat mezi odděleními nebo obchodními jednotkami, nahrávání dat z více zdrojů, sortiment analytické techniky a grafické prohlížení výsledků.

Tři metodyPrognóza podnikání je k dispozici pro různé typy dat a analýzy. Model časové řady je nejběžnější, kde se promítá data vpřed. Statistické výpočty pro tento model zahrnují klouzavý průměr, exponenciální vyhlazování a metody box-Jenkins. Modely časových řad jsou jednoduché v tom, že po stanovení vzorce vložení historických dat vydá předpokládané výsledky. Je to užitečné pouze tehdy, když historická data ukazují silný vzor, ​​který není započítán pro anomálie.

Vysvětlující modely jsou další metodou prognózy podnikání. Tyto modely nepotřebují tolik historických údajů, jako je analýza časových řad, aby mohla přijímat užitečné obchodní prognózy. Obecně se používají lineární regrese, neparametrické aditivní a lag regrese. Například lineární regrese lze použít k určení, kolik provozu webových stránek přinese pro požadovanou reklamu Revenue.

Dolování dat je třetí metoda prognózy podnikání a získává popularitu, protože podniky shromažďují a ušetří více svých dat v digitálním formátu. Tato metoda se spoléhá na prosévání prostřednictvím historických dat pro vzory. Tato data jsou obvykle získána a kombinována z různých oddělení, e -mailů a zpráv. Algoritmy mohou být založeny na dolování dat pro automatické předpovědi, jako je například systém Amazon.com, který nabízí své zákazníky doporučené knihy.

Chyby v prognóze podnikání jsou běžné kvůli problémům s softwarem, matematickými chybami, zbytečným vylepšením a zkreslením. Snížení nebo eliminaci chyb lze provést přepočítáním, porovnáním výsledků při použití jiného vzorce nebo metody, minimalizováním vylepšení a odstraněním příležitostí pro zkreslení. Odhady by měly být jasně identifikovány s vysvětlením toho, jak byl odhad vytvořen. Počáteční předpovědi se mohou ukázat jako nepřesné ve srovnání se skutečnými výsledky, takže neustálé vylepšení může býtpotřebné k vytvoření silnějších budoucích předpovědí.