Vad är affärsprognoser?

Företagsprognoser är en process som används för att uppskatta eller förutsäga framtida mönster. Ledare, chefer och analytiker använder de prognostiserade resultaten för att hjälpa till att fatta bättre informerade affärsbeslut. Exempelvis används affärsprognoser för att uppskatta kvartalsförsäljning, lagernivåer, leverantörskedjan om order, webbplatstrafik och riskexponering. Även om företagsprognoser vanligtvis uppnås med hjälp av statistiska tekniker, har data mining också visat sig vara ett användbart verktyg för företag med mycket historisk data.

Verktyg som används för företagsprognos beror på verksamhetens behov och mängden data som är inblandade. Dessa verktyg inkluderar kalkylark, planering av företagets resurser, avancerade system för hantering av leveranskedjor och annan nätverks- eller webbteknologi. I allmänhet bör de använda verktygen möjliggöra enkel delning av data mellan avdelningar eller affärsenheter, överföring av data från flera källor, ett sortiment av analysteknik och grafisk visning av resultat.

Tre metoder för förutsägelse av företag är tillgängliga för olika typer av data och analys. Tidsseriemodellen är den vanligaste där data projiceras framåt. Statistiska beräkningar för denna modell inkluderar det rörliga medelvärdet, exponentiell utjämning och Box-Jenkins-metoder. Tidsseriemodellerna är enkla på det sättet att genom att införa historiska data kommer de prognostiserade resultaten att infogas efter att formeln har fastställts. Det är bara användbart när de historiska uppgifterna visar ett starkt mönster, utan redovisning för avvikelser.

Förklarande modeller är en annan metod för affärsprognoser. Dessa modeller behöver inte lika mycket historisk data som analysen av tidsserier för att få användbara affärsprognoser. Linjära regressioner, icke-parametriska tillsatsmedel och fördröjningsregressioner är vanligtvis använda metoder. Till exempel kan en linjär regression användas för att bestämma hur mycket webbplatstrafik kommer att ge in för önskad annonsintäkt.

Data mining är en tredje metod för förutsägelser för företag, och den ökar i popularitet när företag samlar in och sparar mer av sina data i digitalt format. Denna metod förlitar sig på att söka igenom historiska data för mönster. Dessa data hämtas vanligtvis och kombineras från olika avdelningar, e-postmeddelanden och rapporter. Algoritmer kan baseras på data-mining för att göra förutsägelser automatiskt, såsom Amazon.coms system för att erbjuda sina kunder rekommenderade böcker.

Fel i affärsprognoser är vanliga på grund av programvaruproblem, matematiska fel, onödiga tweaking och förspänningar. Att minska eller eliminera fel kan åstadkommas genom att beräkna om, jämföra resultaten när man använder en annan formel eller metod, minimera tweaks och ta bort möjligheterna till partiklar. Uppskattningar bör tydligt identifieras med en förklaring av hur uppskattningen skapades. Inledande prognoser kan visa sig vara felaktiga jämfört med faktiska resultat, så det kan behövas konstant finjustering för att ge starkare framtida förutsägelser.