Vad är den mest exakta prognosmetoden för olika tidsperioder?

Noggranna kortsiktiga och långsiktiga prognoser är kritiska för nästan alla aspekter av att driva ett ekonomiskt framgångsrikt företag. Du behöver noggranna prognoser för budgetering, försäljningsintäkter, produktion och lager, personalbehovsplanering och inköp. I fråga om noggrannhet är möjligheten att korrekt modellera efterfrågan på förväntningar och konton både för slumpmässiga variationer och oförutsedda händelser, oavsett tidsram eller antal olika perioder, av största vikt.

Betydelsen av prognosfel

Komplexiteten i prognosvariabler gör det omöjligt att skapa 100 procent exakta prognoser. Trots dina bästa ansträngningar kommer det alltid att finnas någon slumpmässig variation. Du kan dock förbättra noggrannheten för periodisk prognos genom att använda rätt modell och regelbundet övervaka resultat för att avgöra om förekomsten av fel ligger inom förutbestämda gränser. Fel påverkar din förmåga att göra bra affärsbeslut, vilket innebär att man väljer en modell som minskar både positivt och negativt medelvärde, procent och genomsnittliga avvikelser så mycket som möjligt.

Prognosalternativ

Naiv prognos, historisk medelvärde och tidsserieanalys är bland de vanligaste prognosmetoderna. Naiv prognos är enkel och användbar i vissa situationer, men det är också iboende felaktigt. Historisk medelvärde är föremål för slumpmässiga variationer som kallas "white noise" som är svåra att eliminera. Däremot är en tidsserieanalys en mångsidig och mer exakt prognosmetod. En tidsserie är en tidsbestämd sekvens av observationer som mäts på varandra följande punkter i tid eller under olika perioder, såsom varje timme, dag, vecka, månad eller år.

Tidsserieprognoser

En tidsserie är en användbar prognosmetod för att spåra saker som konsumenternas efterfrågan, intäkter, vinster, transporter, olyckor, produktion och produktivitet. Tidsserier prognos antar att tidigare beteenden, som säsong, trender och cykler, förutsäger framtida beteenden. Efter samling av tidsseriedata visar du förhållandet mellan tid och variabel med hjälp av en tidsserie-plot. Tiden ligger på den horisontella axeln och tidsseriensvariabeln ligger på den vertikala axeln. Denna grafiska representation är vad som gör tidsseriedata till ett användbart prognosverktyg oavsett vilka tidsperioder som är involverade.

Kombinera Time -Series Data

Ett prognostiserat kombinationssystem är ett bra sätt att slå samman kortsiktiga och långsiktiga data i en omfattande tidsserieanalys. Du gör detta genom att samla och kontinuerligt aggregera data för att skapa en prognos som innehåller data från flera perioder. Till exempel kan du kombinera data som du samlar varje timme på call-center-volymer för att slutföra vecko-, månads- och årsprognoser. De resulterande aggregerade graferna ger den information du behöver för att göra både kortfristiga och långsiktiga affärsbeslut.