We hebben gezien dat het vrij gebruikelijk is dat analisten tijdreeksmodellen gebruiken bij het maken van prognoses. In theorie is er niets mis om daarmee door te gaan, maar heb je soms het gevoel dat je misschien niet het maximale uit je voorspellingen haalt door alleen op deze univariate modellen te vertrouwen?
Hoewel tijdreeksmodellen zoals Arima van oudsher een veelgebruikte methode waren voor prognoses, wordt nu algemeen erkend dat het niet voldoende is om uitsluitend op deze benadering te vertrouwen om de concurrentie voor te blijven.
Simpel gezegd, vertrouwen op de oude standby-methode van Arima is gewoon niet meer voldoende.
Univariate tijdreeksmodellen: traditioneel wordt ervan uitgegaan dat de onderliggende statistische eigenschappen van uw gegevens in de loop van de tijd constant blijven. Dit is geen afspiegeling van de werkelijkheid.
Talrijke casestudies hebben aangetoond dat bedrijven die een uitgebreidere prognosestrategie hebben geïmplementeerd, aanzienlijke voordelen hebben gezien.
Een retailbedrijf dat zowel Arima als geautomatiseerde voorspellingssoftware gebruikte, was bijvoorbeeld in staat om de vraag naar seizoensproducten en de voorraadvoorraad nauwkeurig te voorspellen. Dit leidde tot een aanzienlijke stijging van de verkoop en klanttevredenheid, omdat klanten de gewenste producten konden kopen zonder de frustratie dat artikelen niet op voorraad waren.
Hier is nog een geval. Een productiebedrijf worstelde met prognoses vanwege de complexiteit van zijn productlijnen. Door geautomatiseerde voorspellingssoftware in hun strategie op te nemen, konden ze rekening houden met een groter aantal variabelen, en zelfs gebruik maken van hiërarchische prognoses om hun prognoseresultaten op elkaar af te stemmen, en bereik veel nauwkeurigere resultaten.
Hierdoor konden ze hun productieprocessen optimaliseren en hun bedrijfsresultaten verbeteren.
„Tijdreeksmodellen zijn mogelijk niet in staat om dergelijke dynamiek nauwkeurig vast te leggen, wat leidt tot onnauwkeurige voorspellingen.
Wat dit inhoudt is je loopt misschien het vastleggen van kortetermijnfluctuaties of trends mis, en zelfs veranderingen in de relaties tussen verschillende variabelen die van invloed kunnen zijn op je voorspelling.”
Onvermogen om de dynamiek van de echte wereld vast te leggen
Heel wat tijdreeksgegevens vertonen niet-stationariteit, zoals trends, seizoenspatronen of plotselinge verschuivingen in het gemiddelde of de variantie. ARIMA-modellen zijn mogelijk niet in staat om dergelijke dynamiek nauwkeurig vast te leggen, wat leidt tot onnauwkeurige voorspellingen. Dit houdt in dat u mogelijk kortetermijnfluctuaties of trends misloopt, en zelfs veranderingen in de relaties tussen verschillende variabelen die van invloed kunnen zijn op uw voorspelling.
Houdt alleen rekening met de historische waarden van een enkele variabele.
We leven in een complexe, dynamische omgeving. Aangezien gegevens kunnen worden beïnvloed door meerdere variabelen of externe macro-economische factoren, hoe relevant is het dan om alleen rekening te houden met de afzonderlijke historische waarde van een variabele?
Dat is een van de beperkingen als je bij het voorspellen alleen afhankelijk bent van univariate modellen. Als u geen rekening houdt met meerdere variabelen, kan dat betekenen dat u onvolledige of vooringenomen voorspellingen moet doen, omdat u dan slechts een onvolledig beeld hebt van wat de relevante marktfactoren zijn en wat dit betekent voor uw voorspelling.
Dit is een goede reden om te overwegen uw modelbereik uit te breiden. Als u nog een stap verder zou gaan en multivariate modellen in de vergelijking zou opnemen, zou dat mogelijk een wereld van verschil kunnen maken in uw prognoseresultaten.
Door de onderlinge afhankelijkheden tussen verschillende variabelen te analyseren, leggen multivariate modellen de onderliggende structuur van de gegevens nauwkeuriger vast en geven ze doorgaans betrouwbaardere voorspellingen. Ze zouden niet de enige aanpak moeten zijn. Het gebruik van andere technieken, zoals machine learning of Bayesiaanse methoden, en het regelmatig bijwerken van het model met nieuwe gegevens kan helpen om de volledige waarde van de gegevens vast te leggen en de nauwkeurigheid van de voorspelling te verbeteren.
Laten we nu eens kijken wat u krijgt als u het gebruik van multivariate modellen toepast.
Verkrijg een betere voorspellingsnauwkeurigheid
Aangezien multivariate modellen meer gegevens kunnen verwerken, zijn ze geoptimaliseerd om rekening te houden met meerdere variabelen, in vergelijking met univariate modellen zoals Arima, die doorgaans slechts één voorspellende variabele in aanmerking nemen. Door meerdere voorspellers op te nemen, kunnen multivariate modellen controleren op verstorende variabelen die de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen kunnen beïnvloeden.
Dit verhoogt de nauwkeurigheid en precisie van de schattingen die op basis van het model zijn verkregen. Door beter toegerust te zijn om veranderingen in de relatie tussen de variabelen en de uitkomst vast te leggen, wordt de weg vrijgemaakt voor nauwkeurigere en robuustere voorspellingen.
Genereer betere, bruikbare inzichten
Het voordeel van multivariate modellen is dat ze meerdere variabelen kunnen verwerken. U beschikt over uw verkoopgegevens, interne gegevens en informatie over uw specifieke branche, en u wilt ook externe factoren kunnen integreren.
Het voordeel van multivariate modellen is dat ze meerdere variabelen kunnen verwerken en uw belangrijke marktfactoren kunnen identificeren. Door meerdere variabelen tegelijk te onderzoeken, kunnen multivariate modellen complexe interacties en relaties vastleggen die anders misschien over het hoofd zouden worden gezien door univariate modellen.
Hier is nog een voorbeeld. Een univariaat model kan wijzen op een positieve relatie tussen twee variabelen, maar de kracht van het multivariate model ligt in de onthulling dat deze relatie misschien alleen geldt voor een bepaalde subset van de populatie, of in de identificatie dat de relatie daadwerkelijk negatief is wanneer andere variabelen in aanmerking worden genomen.
Verwacht verbeterde robuustheid
Waarom is dit belangrijk? Multivariate modellen zijn vaak robuuster dan univariate modellen; ze zijn klaar om uitschieters, ontbrekende gegevens en andere uitdagingen in uw gegevens aan te pakken. Zelfs in de aanwezigheid van luidruchtige of onvolledige gegevens. Indicio doet dit met één klik.
Wist u dat multivariate modellen ook in staat zijn om ontbrekende gegevens effectiever te verwerken dan univariate modellen? Door informatie van andere variabelen op te nemen, kunnen deze modellen de beschikbare gegevens efficiënter gebruiken en nauwkeurigere schattingen geven.
Dat gezegd hebbende, zouden we u geen plezier doen als we niet zouden wijzen op het „noodzakelijke werk” rond de verschuiving van univariate naar multivariate modellen.
Hoeveel data heb je bij de hand?
Multivariate modellen vereisen over het algemeen meer gegevens dan univariate modellen, geen verrassing. Het verkrijgen van gegevens voor alle variabelen kan ook een uitdaging zijn. Bovendien kunnen de gegevens onvolledig, inconsistent of niet beschikbaar zijn.
In Indicio hebben we een overvloed aan ondersteunde dataleveranciers in onze bibliotheek. Dit betekent dat als u op zoek bent naar grondstoffengegevens of de CPI in Refinitiv, of naar gegevens van producentenprijsindexen (PPI) in FRED, u dit gegevenspunt eenvoudig naast andere interne gegevens of marktleidende indicatoren in uw prognose kunt opnemen.
Hoe goed zijn je gegevens?
Om multivariate modellen hun werk te laten doen, is een ondermaatse datakwaliteit een nee-nee. Als er iets is, een hindernis. De nauwkeurigheid van de voorspelling is afhankelijk van de gegevens die vrij zijn van fouten, uitschieters en ontbrekende waarden.
In minder dan 5 minuten verwerkt Indicio automatisch uw geïmporteerde gegevens, waarbij wordt getest op seizoensinvloeden, ontbrekende waarden en uitschieters. Als een van deze wordt gedetecteerd, kunt u ervoor kiezen om de gegevens naar wens aan te passen.
Tijd om te berekenen = Zeer hoog. Hoeveel tijd heb je?
Om multivariate modellen hun werk te laten doen, is een ondermaatse datakwaliteit een nee-nee. Als er iets is, een hindernis. De nauwkeurigheid van de voorspelling is afhankelijk van de gegevens die vrij zijn van fouten, uitschieters en ontbrekende waarden.
In minder dan 5 minuten verwerkt Indicio automatisch uw geïmporteerde gegevens, waarbij wordt getest op seizoensinvloeden, ontbrekende waarden en uitschieters. Als een van deze wordt gedetecteerd, kunt u ervoor kiezen om de gegevens naar wens aan te passen.
Multivariate modellen kunnen notoir tijdrovend zijn om te bouwen, in vergelijking met univariate modellen. En met een goede reden. Daar zijn enkele belangrijke redenen voor. Laten we eens kijken naar de eerste factor:
De complexiteit van het model
De tijd die nodig is om het model uit te voeren neemt toe met het aantal variabelen. De exacte variabelen die mogelijk een hoge waarde hebben bijgedragen aan uw uiteindelijke voorspelling.
Multivariate modellen zijn ook technisch complexer dan univariate modellen.
Bovendien kan het een uitdaging zijn om de relaties tussen de variabelen te bepalen, wat kan leiden tot problemen bij de modelselectie, parameterschatting en interpretatie.
Selectie en validatie van modellen
Het kiezen van het juiste model uit een groot aantal multivariate modellen kan een uitdaging zijn. Het vereist expertise op het gebied van statistiek en domeinspecifieke kennis.
Het goede nieuws is dat er een manier is om dit te omzeilen.
In Indicio is het niet alleen eenvoudig om een groot aantal modellen uit te voeren, ongeacht de complexiteit van de berekeningen. Het is snel. Jij of de datawetenschapper in je team kan misschien zelfs meer dan 50 modellen bouwen en testen in 15 minuten. Ontdek hier hoe.
Multivariate modellen kunnen moeilijker te interpreteren zijn dan univariate modellen, omdat ze meerdere variabelen omvatten die op complexe manieren op elkaar inwerken. Hoe leg je de resultaten van je modellen uit aan niet-technische doelgroepen? Hoe kunt u uw belanghebbenden uitleggen dat juist de olieprijzen invloed hebben gehad op de verkoop? Wat is de beste manier om een hoge verklaarbaarheid te bereiken?
Als je van Shapley-waarden hebt gehoord, heb je waarschijnlijk een idee hoe het een geweldig hulpmiddel kan zijn om je voorspelde cijfers te onderbouwen - het waarom achter de voorspelde uitkomst, in wezen de bijdrage van elke variabele aan de voorspelde waarde - op een bepaald moment in de tijd.
Door gebruik te maken van de geïntegreerde Shapley-additieve waarden in Indicio, kunt u uw verwachte cijfers beter verwoorden en verantwoorden aan uw belanghebbenden.
Hoewel univariate tijdreeksmodellen van oudsher de meest gebruikte methode zijn voor prognoses, is het misschien niet voldoende om alleen op deze modellen te vertrouwen om de concurrentie voor te blijven, of zelfs niet voldoende om resultaten te genereren waarop u kunt vertrouwen.
De argumenten voor de integratie van multivariate modellen zijn sterk, ondanks het feit dat multivariate modellen over het algemeen meer gegevens vereisen, en het verkrijgen van gegevens voor alle variabelen een uitdaging kan zijn.
Als u over de gegevens beschikt (via interne of externe bronnen), verdient het hebben van die modellen zichzelf duizendvoudig terug.
De vraag van een miljoen dollar is: benut u de volledige waarde van uw gegevens en kunt u het zich veroorloven om alleen univariate oplossingen te hebben in een multivariate wereld?
Ervaar het gemak en de nauwkeurigheid van Indicio's geautomatiseerde prognoseplatform uit de eerste hand. Klik om vandaag nog een virtuele demo te starten en ontdek hoe onze geavanceerde tools uw besluitvormingsproces kunnen stroomlijnen.
We bieden geautomatiseerde voorspellingssoftware die geavanceerde academische methoden combineert met marktspecifieke toonaangevende indicatoren. Dit helpt uw organisatie om het hoogste niveau van voorspellingsnauwkeurigheid te bereiken.
© 2025 Indicio Technologies Alle rechten voorbehouden
