Come sfruttare al meglio i vantaggi dei modelli di previsione statistica durante le previsioni?

Le serie temporali e i modelli causali vengono in genere utilizzati nelle previsioni. Tuttavia, hanno i loro limiti:

1. Impreciso per le previsioni a lungo termine
   Se si fanno previsioni su un orizzonte lungo, possono rivelarsi imprecise. I modelli delle serie temporali si basano sul presupposto che i modelli passati continueranno nel futuro. Tuttavia, non è sempre così, soprattutto per le previsioni a lungo termine. Se si verifica un cambiamento improvviso del mercato, un modello di serie temporali potrebbe non essere il migliore per prevedere con precisione la domanda futura.
2. Sensibile ai valori anomali
   Valori estremi o anomalie nelle serie temporali possono distorcere le previsioni del modello, soprattutto se non vengono gestiti o rilevati in modo appropriato.
3. Incapacità di cogliere la relazione in evoluzione tra le variabili
   Le relazioni causali tra le variabili possono evolversi nel tempo e queste modifiche potrebbero non essere rilevate adeguatamente dai modelli causali statici, compromettendo l'accuratezza. Ecco un esempio: alcuni clienti hanno utilizzato costantemente il PIL come indicatore per monitorare, e in genere utilizzano la correlazione per correlare la relazione con la loro variabile principale.
   
   Ma succede qualcosa tra tre o quattro mesi. Scoprono che il PIL, in questo caso, non ha più una relazione proporzionale con la loro variabile principale; la loro variabile principale non va più nella stessa direzione. Ciò si aggrava se il PIL viene poi correlato anche con variabili aggiuntive.
   
4. Limitazioni del nesso di causalità
   C'è anche un presupposto di linearità. Alcuni modelli causali presuppongono relazioni lineari tra variabili, il che potrebbe non essere vero in scenari reali con relazioni più complesse e non lineari.

«L'uso della media dei modelli e dei risultati previsionali ponderati basati sull'accuratezza infonde fiducia nelle previsioni. Quando le organizzazioni hanno una comprensione più chiara dei livelli di precisione di ciascun modello, possono riporre maggiore fiducia nella previsione finale e prendere decisioni più sicure.

Come ottimizzare le prestazioni previsionali

Se stai attualmente utilizzando questi modelli di previsione nelle tue previsioni, ecco cosa dovresti considerare per assicurarti di ottimizzare le prestazioni delle tue previsioni:

Per cominciare, quali sono queste metodologie di ricerca e cosa fanno meglio?

Innanzitutto, utilizza più modelli di previsione

Utilizzando più modelli di previsione e confrontando i risultati, è possibile ridurre al minimo il rischio di prendere decisioni sbagliate sulla base di un'unica previsione.

Questo può probabilmente richiedere molto tempo.

Possono essere necessarie da poche ore a qualche settimana per creare e testare più modelli di previsione univariati e multivariati. A complicare il tutto, il tempo impiegato dipenderà dalla complessità dei modelli. La creazione di modelli più complessi richiederà invariabilmente più tempo. Se i dati non sono accurati (valori anomali, stagionalità), è anche possibile prolungare il tempo necessario per creare i modelli.

Indicio pulisce i dati in pochi secondi, crea e verifica retrospettivamente oltre 30 modelli ed esegue la media dei modelli, il che accelera notevolmente l'analisi. Tutto ciò può darti rapidamente un'idea di:

1. A quali fattori di mercato è necessario prestare attenzione nelle previsioni

2. Ti presenta i tre modelli più accurati per prevedere la tua variabile principale (ad esempio: domanda o vendite future)

3. Ottieni il risultato ponderato della previsione, insieme a un intervallo di confidenza per la previsione. [I pesi vengono scelti in base all'accuratezza della previsione di ciascun modello).

L'uso della media dei modelli e dei risultati ponderati delle previsioni basati sull'accuratezza infonde fiducia nelle previsioni. Quando le organizzazioni hanno una comprensione più chiara dei livelli di precisione di ciascun modello, possono riporre maggiore fiducia nella previsione finale e prendere decisioni più sicure.

[Ecco come si fa]

‍Qual è l'impatto sul business?
Avere la capacità di identificare i principali fattori di mercato che influiscono in modo significativo sulla variabile principale può guidarti nell'adattare le tue strategie alle mutevoli condizioni di mercato.

Essere in grado di eseguire tutti questi passaggi in un breve periodo di tempo con uno strumento di previsione consente di risparmiare tempo e risorse. Tempo che può essere impiegato per interpretare i risultati e prendere decisioni invece di impantanarsi nel processo di creazione del modello.

Successivamente, monitora le prestazioni delle tue previsioni

‍Un'altra area da tenere in considerazione è assicurarsi di monitorare le previsioni e apportare le modifiche necessarie. Ciò è particolarmente importante in caso di cambiamenti nei fattori che influiscono sulla domanda, in quanto potrebbe essere necessario riconsiderare la pertinenza degli indicatori anticipatori.

Forse vorresti introdurre e testare l'impatto di nuovi driver di mercato sulla tua variabile principale.

Confrontando regolarmente le tue previsioni con i risultati effettivi, puoi monitorare l'accuratezza delle tue previsioni, identificare eventuali nuovi indicatori pertinenti e apportare le modifiche necessarie.

‍Come si monitorano le prestazioni previsionali?
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‍È possibile utilizzare una varietà di metriche per misurare l'accuratezza, come l'errore percentuale assoluto medio (MAPE) o l'errore quadratico medio (RMSE). ma ce ne sono anche altre. L'utilizzo di una varietà di metriche può fornire un quadro più completo delle prestazioni previsionali.

In Indicio:

- Ottieni una panoramica delle tue previsioni precedenti, che puoi quindi confrontare con i tuoi dati effettivi per eseguire il backtest e valutare le prestazioni del modello.

- Ottieni un'analisi dettagliata delle prestazioni di ciascuna metrica; MAPE, MAE, RMSE.
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[Scopri come un leader del settore manifatturiero ha migliorato la precisione delle previsioni di oltre il 50%]

- Utilizzando il Lasso e altre tecniche di regolarizzazione attraverso la convalida incrociata per costruire questi modelli, i risultati generati da Indicio vi daranno un quadro chiaro e immediato degli indicatori a cui prestare attenzione.

‍Qual è l'impatto sul business?
‍Una facile verifica significa non solo migliorare l'affidabilità dei modelli di previsione utilizzati, ma anche garantire che si tenga sempre conto dei fattori di mercato più rilevanti. Un vantaggio per tutti!

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