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La previsione non deve essere un processo complesso e dispendioso in termini di tempo. Con la nostra piattaforma all'avanguardia, i decisori possono creare potenti modelli di previsione in una frazione del tempo. La nostra vasta libreria di modelli, basata sui più recenti progressi nella ricerca previsionale, automatizza il processo, rendendolo accessibile a tutti, dai data scientist ai leader aziendali.
La creazione di un modello previsionale da zero può richiedere mesi di codifica, solo per scoprire che il modello potrebbe non fornire la massima precisione. Poiché non è possibile prevedere quale modello offrirà le migliori prestazioni senza applicare e confrontare più modelli, si rischia di investire molto tempo su qualcosa che potrebbe non produrre risultati.
Con la nostra creazione automatica di modelli, puoi aggirare questa incertezza generando e testando rapidamente una varietà di modelli avanzati per garantire una precisione di previsione ottimale, il tutto in una frazione del tempo.
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Nel mondo dinamico delle previsioni, la scelta delle variabili giuste, chiamate anche indicatori o caratteristiche principali, può fare la differenza tra previsioni accurate e inaffidabili. Il nostro strumento avanzato di selezione delle variabili consente di identificare le variabili più rilevanti, ottimizzando i modelli di previsione in termini di precisione, efficienza e affidabilità.
Molte organizzazioni si affidano alla correlazione per identificare gli indicatori principali, ma questo approccio spesso non riesce a produrre previsioni accurate.
La correlazione misura solo la relazione lineare tra due variabili, mentre i metodi avanzati possono valutare le interazioni tra più variabili, quantificare il contributo di ciascuna e tenere conto degli effetti di gruppo. Ciò porta a una precisione delle previsioni notevolmente migliorata.
Per ulteriori approfondimenti, dai un'occhiata alla nostra intervista con la professoressa Sune Karlsson, uno dei principali contributori alla ricerca sulla selezione delle variabili bayesiane.
Nell'attuale contesto aziendale in rapida evoluzione, la pianificazione per il futuro è più complessa che mai. Per superare l'incertezza e prendere decisioni informate, le organizzazioni si rivolgono sempre più all'analisi degli scenari. Questo potente strumento consente alle aziende di esplorare molteplici potenziali futuri, preparandole per una serie di possibili risultati.
Molte organizzazioni oggi si affidano al giudizio umano o alla manipolazione manuale di variabili esterne per creare scenari. Sebbene questi metodi siano comuni, sono spesso limitati da pregiudizi e semplificazioni eccessive, non tenendo conto delle interdipendenze complesse.
La previsione condizionale, proposta da Waggoner e Zha, offre un'alternativa più sofisticata utilizzando un framework bayesiano. Tenendo conto dell'incertezza dei parametri e fornendo distribuzioni di probabilità, questo approccio fornisce previsioni più accurate e affidabili, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e basate sui dati in ambienti incerti.
L'accuratezza delle previsioni è essenziale, ma la comprensione una previsione si comporta in un certo modo è altrettanto importante per creare allineamento e fiducia all'interno di un'organizzazione. Con Explainable Forecasting, fornito da ShapleY Additive Explanations, ottieni informazioni chiare e fruibili sui fattori che influenzano le tue previsioni. Questo livello di trasparenza non solo aumenta la fiducia nelle previsioni, ma consente anche ai decisori di intraprendere azioni informate e mirate sulla base di tali informazioni.
Con Previsioni spiegabili, non devi più scegliere tra complessità e chiarezza. La nostra piattaforma offre la trasparenza necessaria per spiegare esattamente come e perché i modelli avanzati effettuano previsioni. Ciò significa che puoi sfruttare tecniche di previsione all'avanguardia senza sacrificare la capacità di comunicare i fattori chiave ai tuoi stakeholder, con conseguente maggiore precisione e maggiore fiducia.
L'allineamento delle previsioni su vari livelli e funzioni all'interno dell'organizzazione può essere complesso e richiedere molto tempo. La previsione gerarchica semplifica questo processo consentendoti di creare previsioni accurate a tutti i livelli, che si tratti di previsioni operative settimanali per prodotto o di previsioni strategiche a lungo termine delle tendenze del mercato. Una volta generate le previsioni, le previsioni gerarchiche garantiscono l'allineamento assegnando maggiore peso alle previsioni con prestazioni più elevate, ottenendo previsioni coerenti e ottimizzate per la precisione
La previsione gerarchica abbatte i silos organizzativi e unifica l'organizzazione verso un'unica fonte di verità, migliorando al contempo l'accuratezza delle previsioni.
Questa intervista con uno dei contributori alla ricerca sulle previsioni gerarchiche, Nikos Kourentzes, professore all'Università di Skövde, discute il concetto e il valore della previsione gerarchica.
Forniamo un software di previsione automatizzato che unisce metodi accademici all'avanguardia con indicatori principali specifici del mercato. Questo aiuta la tua organizzazione a raggiungere il massimo livello di precisione delle previsioni.
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