Wat is bedrijfsvoorspelling?
Bedrijfsvoorspelling is een proces dat wordt gebruikt om toekomstige patronen te schatten of te voorspellen. Leidinggevenden, managers en analisten gebruiken de voorspelde resultaten om te helpen bij het nemen van beter geïnformeerde zakelijke beslissingen. Bedrijfsprognoses worden bijvoorbeeld gebruikt om driemaandelijkse verkoop, voorraadniveaus, herstel van de supply chain, websiteverkeer en risicoblootstelling te schatten. Hoewel bedrijfsvoorspelling meestal wordt bereikt met behulp van statistische technieken, is datamining ook een nuttig hulpmiddel gebleken voor bedrijven met veel historische gegevens.
Tools die worden gebruikt voor bedrijfsvoorspelling hangen af van de behoeften van het bedrijf en de hoeveelheid gegevens. Deze tools omvatten spreadsheets, enterprise resource planning, geavanceerde supply chain management systemen en andere netwerk- of webtechnologieën. Over het algemeen moeten de gebruikte tools eenvoudig het delen van gegevens tussen afdelingen of bedrijfseenheden mogelijk maken, gegevens uploaden uit meerdere bronnen, een assortiment analysetechniek en grafisch weergave van resultaten.
Drie methodenvan bedrijfsvoorspelling zijn beschikbaar voor verschillende soorten gegevens en analyses. Het tijdreeksmodel is het meest voorkomen, waar gegevens naar voren worden geprojecteerd. Statistische berekeningen voor dit model omvatten het voortschrijdend gemiddelde, exponentiële afvlakkings- en box-jenkins-methoden. Tijdreeksmodellen zijn eenvoudig omdat nadat de formule is bepaald, het invoegen van historische gegevens de voorspelde resultaten zal uitvoeren. Het is alleen nuttig als de historische gegevens een sterk patroon vertonen, niet verantwoord voor afwijkingen.
verklarende modellen zijn een andere methode voor bedrijfsvoorspelling. Deze modellen hebben niet zoveel historische gegevens nodig als de tijdreeksanalyse om nuttige zakelijke voorspellingen te ontvangen. Lineaire regressies, niet -parametrische additief en lag -regressies worden vaak gebruikte methoden. Een lineaire regressie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te bepalen hoeveel websiteverkeer zal binnenbrengen voor de gewenste advertentie -revenue.
Datamining is een derde methode voor bedrijfsvoorspelling, en het wint aan populariteit naarmate bedrijven meer gegevens verzamelen en besparen in digitaal formaat. Deze methode is gebaseerd op het doorzoeken van historische gegevens voor patronen. Deze gegevens worden meestal opgehaald en gecombineerd uit verschillende afdelingen, e -mails en rapporten. Algoritmen kunnen gebaseerd zijn op datamining voor het automatisch doen van voorspellingen, zoals het systeem van Amazon.com om zijn klanten aanbevolen boeken aan te bieden.
Fouten in bedrijfsvoorspelling zijn gebruikelijk vanwege softwareproblemen, wiskundige fouten, onnodige tweaken en vooroordelen. Het verminderen of elimineren van fouten kan worden bereikt door opnieuw te berekenen, de resultaten te vergelijken bij het gebruik van een andere formule of methode, het minimaliseren van tweaks en het verwijderen van kansen voor vooroordelen. Schattingen moeten duidelijk worden geïdentificeerd met een uitleg over hoe de schatting is gemaakt. De eerste voorspellingen kunnen onnauwkeurig blijken te zijn in vergelijking met de werkelijke resultaten, dus constant tweaken kan zijnnodig om sterkere toekomstige voorspellingen te produceren.