ビジネス予測とは？

ビジネス予測は、将来のパターンを推定または予測するために使用されるプロセスです。 エグゼクティブ、マネージャー、アナリストは、予測結果を使用して、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を支援します。 たとえば、ビジネス予測を使用して、四半期ごとの売上、在庫レベル、サプライチェーンの再注文、ウェブサイトのトラフィック、リスクのエクスポージャーを推定します。 通常、ビジネス予測は統計的手法を使用して達成されますが、データマイニングは多くの履歴データを持つビジネスにとって有用なツールであることが証明されています。

ビジネス予測に使用されるツールは、ビジネスのニーズと関連するデータの量に依存します。 これらのツールには、スプレッドシート、エンタープライズリソースプランニング、高度なサプライチェーン管理システム、その他のネットワークまたはWebテクノロジーが含まれます。 一般に、使用するツールは、部門間または事業単位間でのデータの簡単な共有、複数のソースからのデータのアップロード、さまざまな分析手法、および結果のグラフィック表示を可能にする必要があります。

ビジネス予測の3つの方法は、さまざまなタイプのデータと分析に使用できます。 時系列モデルは、データが前方に投影される最も一般的なモデルです。 このモデルの統計計算には、移動平均法、指数平滑法、Box-Jenkins法が含まれます。 時系列モデルは単純で、式が決定された後、履歴データを挿入すると予測結果が出力されます。 これは、履歴データが異常を考慮せずに強力なパターンを示している場合にのみ役立ちます。

説明モデルは、ビジネス予測のもう1つの方法です。 これらのモデルは、有用なビジネス予測を受け取るために、時系列分析ほど多くの履歴データを必要としません。 線形回帰、ノンパラメトリック加法およびラグ回帰が一般的に使用される方法です。 たとえば、線形回帰を使用して、目的の広告収入に対してどれだけのWebサイトトラフィックがもたらされるかを判断できます。

データマイニングはビジネス予測の3番目の方法であり、ビジネスがデータをデジタル形式で収集して保存するにつれて人気が高まっています。 この方法は、パターンの履歴データを選別することに依存しています。 このデータは通常、さまざまな部門、電子メール、およびレポートから取得および結合されます。 アルゴリズムは、顧客が推奨する書籍を提供するAmazon.comのシステムなど、予測を自動的に行うためのデータマイニングに基づくことができます。

ビジネスの予測におけるエラーは、ソフトウェアの問題、数学的エラー、不必要な調整とバイアスのために一般的です。 エラーを削減または除去するには、再計算し、異なる式または方法を使用した場合の結果を比較し、微調整を最小限に抑え、バイアスの機会を排除することで実現できます。 推定値は、推定値が作成された方法の説明とともに明確に識別する必要があります。 最初の予測は実際の結果と比較すると不正確であることが判明する場合があるため、より強力な将来の予測を作成するためには、一定の調整が必要になる場合があります。