ما هي طريقة التنبؤ الأكثر دقة لفترات زمنية مختلفة؟

تعتبر التنبؤات الدقيقة على المدى القصير والطويل الأجل حاسمة بالنسبة إلى كل جانب تقريبًا لإدارة نشاط تجاري ناجح مالياً. أنت بحاجة إلى تنبؤات دقيقة للميزنة ، وتقديرات إيرادات المبيعات ، والإنتاج والمخزون ، وتخطيط وشراء الطلب على الموارد البشرية. في المسائل المتعلقة بالدقة ، فإن القدرة على تحديد توقعات الطلب بشكل صحيح وحساب كل من الاختلافات العشوائية والأحداث غير المتوقعة ، بغض النظر عن الإطار الزمني أو عدد الفترات المختلفة ، أمر مهم للغاية.

أهمية أخطاء التنبؤ

إن تعقيد متغيرات التنبؤ يجعل من المستحيل إنشاء توقعات دقيقة بنسبة 100٪. على الرغم من بذل قصارى جهدك ، سيكون هناك دائمًا بعض الاختلافات العشوائية. ومع ذلك ، يمكنك تحسين دقة التنبؤ الدوري باستخدام النموذج الصحيح ومراقبة النتائج بانتظام لتحديد ما إذا كانت حالات الأخطاء ضمن حدود محددة سلفًا. تؤثر الأخطاء بشكل كبير على قدرتك على اتخاذ قرارات تجارية جيدة ، لذلك فإن اختيار نموذج يقلل من كل من المتوسط ​​الإيجابي والسلبي ، والنسبة المئوية والانحرافات المتوسطة قدر الإمكان أمر ضروري.

خيارات التنبؤ

تعد التنبؤات الساذجة ، والتوسط التاريخي ، وتحليل السلاسل الزمنية من بين أساليب التنبؤ الأكثر شيوعًا. التنبؤ الساذج بسيط ومفيد في بعض المواقف ، ولكنه أيضا غير دقيق بطبيعته. يخضع المتوسط ​​التاريخي إلى اختلافات عشوائية تسمى "الضوضاء البيضاء" يصعب إزالتها. في المقابل ، يعتبر تحليل السلسلة الزمنية طريقة تنبؤات أكثر تنوعًا ودقة. السلسلة الزمنية عبارة عن سلسلة متسلسلة من المشاهدات يتم قياسها عند نقاط متتالية من الوقت أو عبر فترات مختلفة ، مثل كل ساعة أو يوم أو أسبوع أو شهر أو سنة.

التنبؤ بالسلسلة الزمنية

السلسلة الزمنية هي طريقة تنبؤ مفيدة لتتبع أشياء مثل طلب المستهلك ، والأرباح ، والأرباح ، والشحنات ، والحوادث ، والمخرجات ، والإنتاجية. يفترض التنبؤ بالسلسلة الزمنية أن السلوكيات السابقة ، مثل الموسمية ، والاتجاهات والدورات ، والتنبؤ السلوكيات المستقبلية. بعد جمع بيانات السلاسل الزمنية ، ستعرض العلاقة بين الوقت والمتغير باستخدام مخطط سلسلة زمنية. الوقت على المحور الأفقي ومتغير السلاسل الزمنية على المحور الرأسي. هذا التمثيل البياني هو ما يجعل من بيانات السلاسل الزمنية أداة تنبؤ مفيدة بغض النظر عن الفترات الزمنية المعنية.

الجمع بين بيانات الوقت -Series

يعتبر نظام التوليفات المتقاربة طريقة جيدة لدمج البيانات قصيرة المدى وطويلة الأجل في تحليل شامل لسلاسل زمنية. يمكنك القيام بذلك عن طريق جمع البيانات وتجميعها باستمرار لإنشاء توقعات تتضمن بيانات من فترات متعددة. على سبيل المثال ، يمكنك الجمع بين البيانات التي تجمعها كل ساعة في وحدات تخزين مركز الاتصال لاستكمال التوقعات الأسبوعية والشهرية والسنوية. توفر الرسوم البيانية الإجمالية الناتجة المعلومات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات تجارية قصيرة وطويلة الأجل.