비즈니스 예측이란 무엇입니까?

비즈니스 예측은 미래 패턴을 예측하거나 예측하는 데 사용되는 프로세스입니다. 경영진, 관리자 및 분석가는 예측 결과를 사용하여보다 정확한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 예측은 분기 별 판매, 재고 수준, 공급망 재주문, 웹 사이트 트래픽 및 위험 노출을 추정하는 데 사용됩니다. 비즈니스 예측은 일반적으로 통계 기법을 사용하여 수행되지만 데이터 마이닝은 또한 과거 데이터가 많은 비즈니스에 유용한 도구로 입증되었습니다.

비즈니스 예측에 사용되는 도구는 비즈니스 요구와 관련 데이터 양에 따라 다릅니다. 이러한 도구에는 스프레드 시트, 엔터프라이즈 자원 계획, 고급 공급망 관리 시스템 및 기타 네트워크 또는 웹 기술이 포함됩니다. 일반적으로 사용되는 도구를 사용하면 부서 또는 사업부간에 데이터를 쉽게 공유하고, 여러 소스에서 데이터를 업로드하고, 다양한 분석 기술과 결과를 그래픽으로 볼 수 있습니다.

서로 다른 유형의 데이터 및 분석에 세 가지 비즈니스 예측 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 모델이 가장 일반적이며 데이터가 앞으로 투사됩니다. 이 모델의 통계 계산에는 이동 평균, 지수 평활 및 Box-Jenkins 방법이 포함됩니다. 시계열 모델은 수식이 결정된 후 기록 데이터를 삽입하면 예측 결과가 출력된다는 점에서 간단합니다. 이력 데이터가 이상을 고려하지 않은 강력한 패턴을 나타내는 경우에만 유용합니다.

설명 모델은 비즈니스 예측의 또 다른 방법입니다. 이러한 모델에는 유용한 비즈니스 예측을 받기 위해 시계열 분석만큼 많은 기록 데이터가 필요하지 않습니다. 선형 회귀, 비모수 적 첨가제 및 지연 회귀가 일반적으로 사용되는 방법입니다. 예를 들어, 선형 회귀를 사용하여 원하는 광고 수익을 위해 얼마나 많은 웹 사이트 트래픽을 가져올 지 결정할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 비즈니스 예측의 세 번째 방법이며, 비즈니스가 더 많은 데이터를 디지털 형식으로 수집하고 저장함에 따라 인기가 높아지고 있습니다. 이 방법은 패턴에 대한 히스토리 데이터를 선별하는 데 의존합니다. 이 데이터는 일반적으로 다른 부서, 이메일 및 보고서에서 검색 및 결합됩니다. 알고리즘은 고객이 권장하는 책을 제공하는 Amazon.com 시스템과 같이 자동 예측을위한 데이터 마이닝을 기반으로 할 수 있습니다.

비즈니스 예측 오류는 소프트웨어 문제, 수학적 오류, 불필요한 조정 및 바이어스로 인해 일반적입니다. 오차를 줄이거 나 제거하는 것은 재 계산, 다른 공식 또는 방법을 사용할 때 결과를 비교하고, 왜곡을 최소화하고, 편향 기회를 제거함으로써 달성 할 수 있습니다. 추정은 어떻게 작성되었는지에 대한 설명으로 명확하게 식별해야합니다. 실제 결과와 비교할 때 초기 예측이 부정확 한 것으로 판명 될 수 있으므로 미래 예측을 강화하려면 지속적인 조정이 필요할 수 있습니다.