Was ist Geschäftsprognosen?

Geschäftsprognose ist ein Prozess, mit dem zukünftige Muster geschätzt oder vorhergesagt werden. Führungskräfte, Manager und Analysten verwenden die prognostizierten Ergebnisse, um besser informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beispielsweise werden Geschäftsprognosen verwendet, um den vierteljährlichen Umsatz, die Lagerbestände, die Nacherbestellungen für Lieferketten, den Verkehr und das Risiko-Exposition auf dem Website-Auftrag zu schätzen. Während die Geschäftsprognose in der Regel durch die Verwendung statistischer Techniken erreicht wird, hat sich Data Mining auch als nützliches Instrument für Unternehmen mit vielen historischen Daten erwiesen. Diese Tools umfassen Tabellenkalkulationen, Unternehmensressourcenplanung, erweiterte Supply -Chain -Management -Systeme und andere Netzwerk- oder Webtechnologien. Im Allgemeinen sollten die verwendeten Tools einen einfachen Austausch von Daten zwischen Abteilungen oder Geschäftseinheiten, das Hochladen von Daten aus mehreren Quellen, eine Auswahl an Analysetechniken und die grafische Anzeige der Ergebnisse ermöglichen.

Drei MethodenDie Geschäftsprognose stehen für verschiedene Arten von Daten und Analysen zur Verfügung. Das Zeitreihenmodell ist das häufigste, bei dem Daten nach vorne projiziert werden. Die statistischen Berechnungen für dieses Modell umfassen den gleitenden Durchschnitt, die exponentiellen Glättung und die Kasten-Jenkins-Methoden. Zeitreihenmodelle sind insofern einfach, da nach der Ermittlung der Formel die prognostizierten Ergebnisse durch das Einfügen historischer Daten ausgeben. Es ist nur nützlich, wenn die historischen Daten ein starkes Muster zeigen, das für Anomalien nicht berücksichtigt wird.

Erklärungsmodelle sind eine weitere Methode zur Geschäftsprognose. Diese Modelle benötigen nicht so viele historische Daten wie die Zeitreihenanalyse, um nützliche Geschäftsprognosen zu erhalten. Lineare Regressionen, nichtparametrische additive und Verzögerungsregressionen sind häufig verwendete Methoden. Beispielsweise kann eine lineare Regression verwendet werdenenue.

Data Mining ist eine dritte Methode zur Geschäftsprognose und gewinnt an Popularität, wenn Unternehmen ihre Daten im digitalen Format sammeln und sparen. Diese Methode basiert auf dem Durchblättern historischer Daten für Muster. Diese Daten werden normalerweise abgerufen und aus verschiedenen Abteilungen, E -Mails und Berichten kombiniert. Algorithmen können auf Data-Mining basieren, um automatisch Vorhersagen zu machen, wie z.

Fehler in der Geschäftsprognose sind aufgrund von Softwareproblemen, mathematischen Fehlern, unnötigen Anpassungen und Vorurteilen häufig. Das Reduzieren oder Eliminieren von Fehlern kann durch Neuberechnung, Vergleich der Ergebnisse bei Verwendung einer anderen Formel oder Methode, Minimierung von Verbesserungen und Entfernen von Möglichkeiten für Verzerrungen erreicht werden. Schätzungen sollten eindeutig mit einer Erklärung der Erstellung der Schätzung identifiziert werden. Erste Prognosen können sich im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen als ungenau erweisen, sodass konstante Optionen sein könnenerforderlich, um stärkere zukünftige Vorhersagen zu erstellen.