Wie können Sie die Vorteile statistischer Prognosemodelle bei Prognosen am besten nutzen?

Zeitreihen und Kausalmodelle werden in der Regel bei Prognosen verwendet. Sie haben jedoch ihre Grenzen:

1. Ungenau für langfristige Prognosen
   Wenn Sie auf lange Sicht prognostizieren, können sie sich als ungenau herausstellen. Zeitreihenmodelle basieren auf der Annahme, dass sich vergangene Muster auch in Zukunft fortsetzen werden. Dies ist jedoch nicht immer der Fall, insbesondere bei langfristigen Prognosen. Wenn sich der Markt plötzlich verändert, ist ein Zeitreihenmodell möglicherweise nicht das beste Mittel, um die zukünftige Nachfrage genau vorherzusagen.
2. Sensibel gegenüber Ausreißern
   Extremwerte oder Anomalien in den Zeitreihen können die Vorhersagen des Modells verfälschen, insbesondere wenn sie nicht angemessen behandelt oder erkannt werden.
3. Unfähigkeit, sich entwickelnde Beziehungen zwischen Variablen zu erfassen
   Kausalzusammenhänge zwischen Variablen können sich im Laufe der Zeit entwickeln, und diese Änderungen werden möglicherweise durch statische Kausalmodelle nicht angemessen erfasst, was die Genauigkeit beeinträchtigt. Hier ist ein Beispiel: Wir hatten Kunden, die das BIP durchweg als Indikator zur Beobachtung verwendeten und in der Regel Korrelationen verwenden, um die Beziehung mit ihrer Hauptvariablen zu korrelieren.
   
   Aber in drei bis vier Monaten passiert etwas. Sie stellen fest, dass das BIP in diesem Fall kein proportionales Verhältnis mehr zu ihrer Hauptvariablen hat; ihre Hauptvariable weist nicht mehr in dieselbe Richtung. Dies wird noch verschärft, wenn das BIP dann auch mit weiteren Variablen korreliert.
   
4. Einschränkungen der Verursachung
   Es gibt auch eine Annahme der Linearität. Einige Kausalmodelle gehen von linearen Beziehungen zwischen Variablen aus, was in realen Szenarien mit komplexeren und nichtlinearen Beziehungen möglicherweise nicht zutrifft.

„Die Verwendung von Modellmittelwerten und gewichteten Prognoseergebnissen, die auf Genauigkeit basieren, schaffen Vertrauen in die Prognosen. Wenn Unternehmen die Genauigkeitsgrade der einzelnen Modelle besser verstehen, können sie der endgültigen Prognose mehr Vertrauen entgegenbringen und fundiertere Entscheidungen treffen.

So optimieren Sie Ihre Prognoseleistung

Wenn Sie diese Prognosemodelle derzeit in Ihren Prognosen verwenden, sollten Sie Folgendes berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Prognoseleistung optimieren:

Zunächst einmal, was sind diese Suchmethoden und was können sie am besten?

Verwenden Sie zunächst mehrere Prognosemodelle

Indem Sie mehrere Prognosemodelle verwenden und die Ergebnisse vergleichen, können Sie das Risiko minimieren, schlechte Entscheidungen auf der Grundlage einer einzigen Prognose zu treffen.

Dies kann wohl zeitaufwändig sein.

Es kann zwischen einigen Stunden und einigen Wochen dauern, mehrere univariate und multivariate Prognosemodelle zu erstellen und zu testen. Erschwerend kommt hinzu, dass die benötigte Zeit von der Komplexität der Modelle abhängt. Die Erstellung komplexerer Modelle wird ausnahmslos länger dauern. Wenn Ihre Daten zufällig nicht sauber sind (Ausreißer, Saisonalität), kann dies auch den Zeitaufwand für die Erstellung der Modelle verlängern.

Indicio bereinigt Ihre Daten in Sekunden, erstellt und testet mehr als 30 Modelle und führt eine Mittelwertbildung durch, was die Analyse erheblich beschleunigt. All dies kann Ihnen schnell eine Vorstellung von Folgendem geben:

1. Auf welche Markttreiber müssen Sie bei Prognosen achten

2. Präsentiert Ihnen die drei genauesten Modelle für die Prognose Ihrer Hauptvariablen (z. B. zukünftige Nachfrage oder Verkäufe)

3. Rufen Sie das gewichtete Prognoseergebnis zusammen mit einem Konfidenzintervall für die Prognose ab. [Die Gewichte werden entsprechend der Prognosegenauigkeit der einzelnen Modelle ausgewählt.)

Die Verwendung von Modellmittelwerten und gewichteten Prognoseergebnissen auf der Grundlage der Genauigkeit schafft Vertrauen in die Prognosen. Wenn Unternehmen die Genauigkeitsgrade der einzelnen Modelle besser verstehen, können sie der endgültigen Prognose mehr Vertrauen entgegenbringen und fundiertere Entscheidungen treffen.

[So wird's gemacht]

‍Was sind die Auswirkungen auf das Geschäft?
Wenn Sie in der Lage sind, die wichtigsten Markttreiber zu identifizieren, die sich erheblich auf Ihre Hauptvariable auswirken, können Sie Ihre Strategien an sich ändernde Marktbedingungen anpassen.

Wenn Sie all diese Schritte mit einem Prognosetool in kurzer Zeit erledigen können, sparen Sie Zeit und Ressourcen. Zeit, die für die Interpretation der Ergebnisse und das Treffen von Entscheidungen aufgewendet werden kann, anstatt sich in der Modellerstellung zu verzetteln.

Überwachen Sie als Nächstes Ihre Prognoseleistung

‍Ein weiterer zu berücksichtigender Bereich ist die Sicherstellung, dass Sie Ihre Prognosen überwachen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen. Dies ist besonders wichtig, wenn sich die Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen, ändern, da Sie möglicherweise die Relevanz Ihrer Frühindikatoren überprüfen müssen.

Vielleicht möchten Sie neue Markttreiber einführen und testen, wie sich diese auf Ihre Hauptvariable auswirken.

Indem Sie Ihre Prognosen regelmäßig mit den tatsächlichen Ergebnissen vergleichen, können Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen verfolgen, neue relevante Indikatoren identifizieren und die erforderlichen Anpassungen vornehmen.

‍Wie überwachen Sie Ihre Prognoseleistung?
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‍Zur Messung der Genauigkeit können eine Vielzahl von Metriken verwendet werden, z. B. der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) oder der mittlere quadratische Fehler (RMSE). Es gibt aber auch andere. Mithilfe einer Vielzahl von Metriken können Sie sich ein vollständigeres Bild Ihrer Prognoseleistung machen.

Im Indicio:

- Sie erhalten einen Überblick über Ihre früheren Prognosen, die Sie dann mit Ihren tatsächlichen Daten vergleichen können, um die Modellleistung erneut zu testen und zu bewerten.

- Sie erhalten eine Aufschlüsselung der Leistung jeder Metrik: MAPE, MAE, RMSE.
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[Erfahren Sie, wie ein führendes Unternehmen der Fertigungsindustrie seine Prognosegenauigkeit um mehr als 50% verbessert hat]

- Durch die Verwendung von Lasso und anderen Regularisierungstechniken durch Kreuzvalidierung zur Erstellung dieser Modelle erhalten Sie anhand der von Indicio generierten Ergebnisse ein klares und unmittelbares Bild davon, auf welche Indikatoren Sie achten sollten.

‍Was sind die Auswirkungen auf das Geschäft?
‍Durch die einfache Überprüfung erhöhen Sie nicht nur die Zuverlässigkeit der verwendeten Prognosemodelle, sondern stellen auch sicher, dass Sie immer die relevantesten Markttreiber berücksichtigen. Eine Win-Win-Situation!

[Probiere es in Indicio aus]