Vad är affärsprognos?

Företagsprognos är en process som används för att uppskatta eller förutsäga framtida mönster. Chefer, chefer och analytiker använder de prognostiserade resultaten för att hjälpa till att fatta bättre informerade affärsbeslut. Till exempel används affärsprognoser för att uppskatta kvartalsvis försäljning, lagernivåer, återförbrukning av leveranskedjor, webbplats för webbplatstrafik och exponering. Medan affärsprognoser vanligtvis uppnås genom att använda statistiska tekniker, har data mining också visat sig vara ett användbart verktyg för företag med mycket historiska data.

Verktyg som används för företagsprognoser beror på behoven hos verksamheten och mängden data. Dessa verktyg inkluderar kalkylblad, företagsplanering av företag, avancerade system för hantering av leveranskedjor och andra nätverks- eller webbtekniker. I allmänhet bör de använda verktygen möjliggöra enkel delning av data mellan avdelningar eller företagsenheter, uppladdning av data från flera källor, ett sortiment av analysteknik och grafisk visning av resultaten.

Tre metoderav affärsprognoser finns tillgängliga för olika typer av data och analys. Tidsseriemodellen är den vanligaste där data projiceras framåt. Statistiska beräkningar för denna modell inkluderar den rörliga genomsnittliga, exponentiella utjämningen och box-jenkins-metoderna. Tidsseriemodeller är enkla genom att efter att formeln har fastställts kommer att infoga historiska data att mata ut de prognostiserade resultaten. Det är bara användbart när de historiska uppgifterna visar ett starkt mönster, som inte redovisas för avvikelser.

Förklarande modeller är en annan metod för affärsprognoser. Dessa modeller behöver inte så mycket historiska data som tidsserieanalysen 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 avgöra hur mycket webbplatstrafik som kommer att få in för önskad annons Revenue.

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

fel i affärsprognoser är vanliga på grund av programvaruproblem, matematiska fel, onödiga tweaking och fördomar. Att minska eller eliminera fel kan åstadkommas genom att beräkna, jämföra resultaten när du använder en annan formel eller metod, minimerar tweaks och tar bort möjligheter för fördomar. Uppskattningar bör tydligt identifieras med en förklaring av hur uppskattningen skapades. Inledande prognoser kan visa sig vara felaktiga jämfört med faktiska resultat, så konstant justering kan varabehövs för att producera starkare framtida förutsägelser.