Comment tirer le meilleur parti des avantages des modèles de prévisions statistiques lors de la prévision ?

Les séries chronologiques et les modèles causaux sont généralement utilisés pour les prévisions. Elles ont toutefois leurs limites :

1. Inexact pour les prévisions à long terme
   Si vous faites des prévisions à long terme, elles peuvent s'avérer inexactes. Les modèles de séries chronologiques sont basés sur l'hypothèse que les tendances passées se poursuivront dans le futur. Ce n'est toutefois pas toujours le cas, en particulier pour les prévisions à long terme. En cas de changement soudain du marché, un modèle de série chronologique n'est peut-être pas le meilleur moyen de prévoir avec précision la demande future.
2. Sensible aux valeurs aberrantes
   Les valeurs extrêmes ou les anomalies des séries chronologiques peuvent fausser les prévisions du modèle, en particulier si elles ne sont pas gérées ou détectées de manière appropriée.
3. Incapacité à saisir l'évolution de la relation entre les variables
   Les relations causales entre les variables peuvent évoluer au fil du temps, et ces changements peuvent ne pas être correctement capturés par les modèles causaux statiques, ce qui compromet la précision. Voici un exemple : nous avons eu des clients qui ont régulièrement utilisé le PIB comme indicateur à surveiller et qui ont généralement recours à la corrélation pour corréler la relation avec leur variable principale.
   
   Mais quelque chose se passe trois ou quatre mois plus tard. Ils constatent que le PIB, dans ce cas, n'a plus de relation proportionnelle avec leur variable principale ; leur variable principale ne va plus dans la même direction. Cela est aggravé si le PIB est alors également corrélé à d'autres variables.
   
4. Limites du lien de causalité
   Il existe également une hypothèse de linéarité. Certains modèles causaux supposent des relations linéaires entre les variables, ce qui peut ne pas être vrai dans des scénarios réels comportant des relations plus complexes et non linéaires.

« L'utilisation de la moyenne des modèles et de résultats prévisionnels pondérés en fonction de la précision renforce la confiance dans les prévisions. Lorsque les organisations comprennent mieux les niveaux de précision de chaque modèle, elles peuvent accorder une plus grande confiance aux prévisions finales et prendre des décisions plus confiantes.

Comment optimiser les performances de vos prévisions

Si vous utilisez actuellement ces modèles de prévision dans vos prévisions, voici ce que vous devez prendre en compte pour optimiser les performances de vos prévisions :

Pour commencer, quelles sont ces méthodologies de recherche et qu'est-ce qu'elles font le mieux ?

Tout d'abord, utilisez plusieurs modèles de prévision

En utilisant plusieurs modèles de prévision et en comparant les résultats, vous pouvez minimiser le risque de prendre de mauvaises décisions sur la base d'une seule prévision.

Cela peut sans doute prendre beaucoup de temps.

La création et le test de plusieurs modèles de prévision univariés et multivariés peuvent prendre de quelques heures à quelques semaines. Pour couronner le tout, le temps nécessaire dépendra de la complexité des modèles. La construction de modèles plus complexes prendra toujours plus de temps. Si vos données ne sont pas propres (valeurs aberrantes, saisonnalité), cela peut également prolonger le temps nécessaire à la création des modèles.

Indicio nettoie vos données en quelques secondes, crée et teste plus de 30 modèles et effectue une moyenne des modèles, ce qui accélère considérablement l'analyse. Tout cela peut rapidement vous donner une idée de :

1. Quels sont les moteurs du marché auxquels vous devez prêter attention lors de vos prévisions

2. Vous présente les trois modèles les plus précis pour prévoir votre principale variable (par exemple : la demande ou les ventes futures)

3. Obtenez le résultat prévisionnel pondéré, ainsi qu'un intervalle de confiance pour la prévision. [Les poids sont choisis en fonction de la précision des prévisions de chaque modèle).

L'utilisation de la moyenne des modèles et des résultats de prévision pondérés en fonction de la précision inspire confiance dans les prévisions. Lorsque les organisations comprennent mieux les niveaux de précision de chaque modèle, elles peuvent accorder une plus grande confiance aux prévisions finales et prendre des décisions plus confiantes.

[Voici comment procéder]

‍Quel est l'impact commercial ?
La capacité d'identifier les principaux moteurs du marché qui ont un impact significatif sur votre principale variable peut vous aider à adapter vos stratégies à l'évolution des conditions du marché.

Le fait de pouvoir effectuer toutes ces étapes en peu de temps à l'aide d'un outil de prévision vous permet d'économiser du temps et des ressources. Temps qui peut être consacré à l'interprétation des résultats et à la prise de décisions au lieu de s'enliser dans le processus de création du modèle.

Ensuite, surveillez les performances de vos prévisions

‍Un autre aspect à prendre en compte est de vous assurer de suivre vos prévisions et de procéder aux ajustements nécessaires. Cela est particulièrement important en cas de modification des facteurs qui influent sur la demande, car vous devrez peut-être revoir la pertinence de vos indicateurs avancés.

Vous pourriez peut-être présenter et tester l'impact des nouveaux moteurs du marché sur votre variable principale.

En comparant régulièrement vos prévisions aux résultats réels, vous pouvez suivre l'exactitude de vos prévisions, identifier tout nouvel indicateur pertinent et effectuer les ajustements nécessaires.

‍Comment surveillez-vous les performances de vos prévisions ?
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‍Diverses mesures peuvent être utilisées pour mesurer la précision, telles que l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) ou l'erreur quadratique moyenne (RMSE), mais il en existe d'autres également. L'utilisation de divers indicateurs peut vous donner une image plus complète de vos prévisions de performance.

Dans Indicio :

- Vous obtenez un aperçu de vos prévisions précédentes, que vous pouvez ensuite comparer à vos données réelles pour effectuer des tests rétrospectifs et évaluer les performances du modèle.

- Vous obtenez une ventilation des performances de chaque métrique ; MAPE, MAE, RMSE.
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[Découvrez comment un leader de l'industrie manufacturière a amélioré la précision de ses prévisions de plus de 50 %]

- En utilisant Lasso et d'autres techniques de régularisation par validation croisée pour créer ces modèles, les résultats générés par Indicio vous donneront une image claire et immédiate des indicateurs auxquels vous devez prêter attention.

‍Quel est l'impact commercial ?
‍La facilité de vérification vous permet non seulement d'améliorer la fiabilité des modèles de prévision utilisés, mais également de toujours prendre en compte les facteurs de marché les plus pertinents. Tout le monde y gagne !

[Essayez-le dans Indicio]