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Les prévisions ne doivent pas nécessairement être un processus complexe et chronophage. Grâce à notre plateforme de pointe, les décideurs peuvent créer de puissants modèles de prévision en un rien de temps. Notre vaste bibliothèque de modèles, alimentée par les dernières avancées en matière de recherche prévisionnelle, automatise le processus, le rendant accessible à tous, des data scientists aux chefs d'entreprise.
La création d'un modèle de prévision à partir de zéro peut prendre des mois de codage, pour découvrir que le modèle n'offre peut-être pas la plus grande précision. Comme il est impossible de prédire quel modèle sera le plus performant sans appliquer et comparer plusieurs modèles, vous risquez de consacrer beaucoup de temps à un projet qui pourrait ne pas donner de résultats.
Grâce à notre création de modèles automatisée, vous pouvez contourner cette incertitude en générant et en testant rapidement une variété de modèles avancés afin de garantir une précision de prévision optimale, le tout en une fraction du temps.
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Dans le monde dynamique des prévisions, le choix des bonnes variables, également appelées indicateurs avancés ou caractéristiques, peut faire toute la différence entre des prévisions précises et peu fiables. Notre outil avancé de sélection de variables vous permet d'identifier les variables les plus pertinentes et d'optimiser vos modèles de prévision en termes de précision, d'efficacité et de fiabilité.
De nombreuses organisations s'appuient sur la corrélation pour identifier les indicateurs avancés, mais cette approche ne permet souvent pas de produire des prévisions précises.
La corrélation mesure uniquement la relation linéaire entre deux variables, tandis que les méthodes avancées permettent d'évaluer les interactions entre plusieurs variables, de quantifier la contribution de chacune et de prendre en compte les effets de groupe. Cela conduit à une amélioration significative de la précision des prévisions.
Pour en savoir plus, consultez notre entretien avec le professeur Sune Karlsson, un contributeur clé à la recherche sur la sélection bayésienne des variables.
Dans l'environnement commercial en évolution rapide d'aujourd'hui, la planification de l'avenir est plus complexe que jamais. Pour surmonter l'incertitude et prendre des décisions éclairées, les organisations se tournent de plus en plus vers l'analyse de scénarios. Cet outil puissant permet aux entreprises d'explorer de multiples futurs potentiels, en les préparant à une gamme de résultats possibles.
De nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui sur le jugement humain ou sur la manipulation manuelle de variables externes pour créer des scénarios. Bien que ces méthodes soient courantes, elles sont souvent limitées par des biais et une simplification excessive, ne tenant pas compte des interdépendances complexes.
La prévision conditionnelle, telle que proposée par Waggoner et Zha, offre une alternative plus sophistiquée utilisant un cadre bayésien. En tenant compte de l'incertitude des paramètres et en fournissant des distributions de probabilité, cette approche fournit des prévisions plus précises et fiables, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées et fondées sur des données dans des environnements incertains.
La précision des prévisions est essentielle, mais la compréhension le comportement d'une prévision est tout aussi important pour renforcer l'alignement et la confiance au sein d'une organisation. Avec Explainable Forecasting, optimisé par ShapLey Additive Explications, vous obtenez des informations claires et exploitables sur les facteurs qui influent sur vos prévisions. Ce niveau de transparence renforce non seulement la confiance dans les prévisions, mais permet également aux décideurs de prendre des mesures éclairées et ciblées sur la base de ces informations.
Avec Prévisions explicables, vous n'avez plus à choisir entre complexité et clarté. Notre plateforme offre la transparence dont vous avez besoin pour expliquer exactement comment et pourquoi les modèles avancés font des prédictions. Cela signifie que vous pouvez tirer parti de techniques de prévision de pointe sans sacrifier la capacité de communiquer les principaux facteurs à vos parties prenantes, ce qui se traduit à la fois par une précision accrue et une plus grande confiance.
L'alignement des prévisions entre les différents niveaux et fonctions de votre organisation peut être à la fois complexe et chronophage. Les prévisions hiérarchiques rationalisent ce processus en vous permettant de créer des prévisions précises à tous les niveaux, qu'il s'agisse de prévisions opérationnelles hebdomadaires par produit ou de prévisions stratégiques à long terme des tendances du marché. Une fois les prévisions générées, les prévisions hiérarchiques garantissent l'alignement en attribuant une plus grande pondération aux prévisions les plus performantes, ce qui se traduit par des prévisions cohérentes optimisées pour la précision
Les prévisions hiérarchiques éliminent les silos organisationnels et unifient l'organisation vers une source de vérité unique, tout en améliorant la précision des prévisions.
Cet entretien avec l'un des contributeurs à la recherche sur la prévision hiérarchique, Nikos Kourentzes, professeur à l'université de Skövde, aborde le concept et la valeur de la prévision hiérarchique.
Nous fournissons un logiciel de prévision automatisé qui associe des méthodes académiques de pointe à des indicateurs avancés spécifiques au marché. Cela permet à votre organisation d'atteindre le plus haut niveau de précision des prévisions.
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