비즈니스 예측이란 무엇입니까?

비즈니스 예측은 미래 패턴을 추정하거나 예측하는 데 사용되는 프로세스입니다. 경영진, 관리자 및 분석가는 예측 된 결과를 사용하여 정보가 향상 된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 예측은 분기 별 판매, 인벤토리 수준, 공급망 리지버, 웹 사이트 트래픽 및 위험 노출을 추정하는 데 사용됩니다. 비즈니스 예측은 일반적으로 통계 기술을 사용하여 달성되지만 데이터 마이닝은 또한 많은 역사적 데이터를 가진 비즈니스에 유용한 도구로 입증되었습니다.

비즈니스 예측에 사용되는 도구는 비즈니스의 요구와 관련 데이터의 양에 따라 다릅니다. 이러한 도구에는 스프레드 시트, 엔터프라이즈 리소스 계획, 고급 공급망 관리 시스템 및 기타 네트워크 또는 웹 기술이 포함됩니다. 일반적으로 사용 된 도구는 부서 또는 비즈니스 단위간에 데이터를 쉽게 공유 할 수 있어야합니다. 여러 소스의 데이터 업로드, 다양한 분석 기술 및 결과의 그래픽보기.

세 가지 방법.다양한 유형의 데이터 및 분석에 대한 비즈니스 예측을 사용할 수 있습니다. 시계열 모델은 가장 일반적이며 데이터가 전달됩니다. 이 모델의 통계 계산에는 이동 평균, 지수 평활 및 박스-젠킨스 방법이 포함됩니다. 시계열 모델은 공식이 결정된 후에는 히스토리 데이터를 삽입하면 예측 된 결과를 출력한다는 점에서 간단합니다. 역사적 데이터가 이상한 패턴을 보여줄 때만 유용합니다.

설명 모델은 또 다른 비즈니스 예측 방법입니다. 이 모델은 유용한 비즈니스 예측을 받기 위해 시계열 분석만큼 많은 역사적 데이터가 필요하지 않습니다. 선형 회귀, 비모수 적 첨가제 및 지연 회귀는 일반적으로 사용되는 방법입니다. 예를 들어, 선형 회귀 분석을 사용하여 원하는 광고를 위해 웹 사이트 트래픽이 얼마나 많은 양을 가져올 수 있는지 결정할 수 있습니다.enue.

데이터 마이닝은 비즈니스 예측의 세 번째 방법이며 비즈니스가 더 많은 데이터를 디지털 형식으로 수집하고 저장함에 따라 인기가 높아지고 있습니다. 이 방법은 패턴에 대한 역사적 데이터를 통해 선별하는 데 의존합니다. 이 데이터는 일반적으로 다른 부서, 이메일 및 보고서에서 검색하여 결합됩니다. 알고리즘은 Amazon.com의 권장 책을 제공하는 시스템과 같은 예측을 자동으로 작성하기위한 데이터 마이닝을 기반으로 할 수 있습니다.

비즈니스 예측의 오류는 소프트웨어 문제, 수학적 오류, 불필요한 조정 및 편견으로 인해 일반적입니다. 오류를 줄이거 나 제거하면 다른 공식 또는 방법을 사용할 때 결과를 비교하고 조정을 최소화하고 편향 기회를 제거함으로써 오류를 줄이거 나 제거 할 수 있습니다. 추정이 어떻게 생성되었는지에 대한 설명으로 추정을 명확하게 식별해야합니다. 실제 결과와 비교할 때 초기 예측이 부정확 할 수 있으므로 일정한 조정은더 강한 미래 예측을 생산하기 위해 필요합니다.