Hoe kunt u de voordelen van statistische prognosemodellen het beste benutten bij het maken van prognoses?

Bij prognoses worden doorgaans tijdreeksen en causale modellen gebruikt. Ze hebben echter hun beperkingen:

1. Onnauwkeurig voor prognoses op lange termijn
   Als u over een lange horizon voorspelt, kunnen ze onnauwkeurig blijken te zijn. Tijdreeksmodellen zijn gebaseerd op de veronderstelling dat patronen uit het verleden zich ook in de toekomst zullen voortzetten. Dit is echter niet altijd het geval, vooral niet voor prognoses op lange termijn. Als de markt plotseling verandert, is een tijdreeksmodel misschien niet het beste om de toekomstige vraag nauwkeurig te voorspellen.
2. Gevoelig voor uitschieters
   Extreme waarden of afwijkingen in de tijdreeksen kunnen de voorspellingen van het model vertekenen, vooral als ze niet op de juiste manier worden verwerkt of gedetecteerd.
3. Onvermogen om de evoluerende relatie tussen variabelen vast te leggen
   Causale relaties tussen variabelen kunnen in de loop van de tijd evolueren, en deze veranderingen worden mogelijk niet voldoende vastgelegd door statische causale modellen, waardoor de nauwkeurigheid in gevaar komt. Hier is een voorbeeld: we hebben klanten gehad die het bbp consequent als indicator gebruikten om de relatie met hun belangrijkste variabele in de gaten te houden, en meestal correlatie gebruikten om de relatie met hun belangrijkste variabele te correleren.
   
   Maar drie tot vier maanden later gebeurt er iets. Ze vinden dat het bbp in dit geval niet langer een proportionele relatie heeft met hun belangrijkste variabele; hun belangrijkste variabele gaat niet langer in dezelfde richting. Dit wordt nog verergerd als het bbp dan ook wordt gecorreleerd met aanvullende variabelen.
   
4. Beperkingen van het oorzakelijk verband
   Er is ook een aanname van lineariteit. Sommige causale modellen gaan uit van lineaire relaties tussen variabelen, wat misschien niet het geval is in praktijkscenario's met complexere en niet-lineaire relaties.

„Het gebruik van modelmiddeling en gewogen prognoseresultaten op basis van nauwkeurigheid wekt vertrouwen in de voorspellingen. Wanneer organisaties een beter inzicht hebben in de nauwkeurigheidsniveaus van elk model, kunnen ze meer vertrouwen stellen in de uiteindelijke voorspelling en meer zelfverzekerde beslissingen nemen.

Hoe u de prestaties van uw prognoses kunt optimaliseren

Als u deze prognosemodellen momenteel gebruikt in uw prognoses, moet u rekening houden met het volgende om ervoor te zorgen dat u uw voorspellingsprestaties optimaliseert:

Om te beginnen, wat zijn deze zoekmethodieken en wat doen ze het beste?

Gebruik in de eerste plaats meerdere prognosemodellen

Door meerdere prognosemodellen te gebruiken en de resultaten te vergelijken, kunt u het risico minimaliseren dat u slechte beslissingen neemt op basis van één enkele voorspelling.

Dit kan aantoonbaar tijdrovend zijn.

Het kan enkele uren tot enkele weken duren om meerdere univariate en multivariate voorspellingsmodellen te bouwen en te testen. Om dat nog erger te maken, hangt de tijd die nodig is af van de complexiteit van de modellen. Het bouwen van complexere modellen duurt steevast langer. Als uw gegevens toevallig niet schoon zijn (uitschieters, seizoensinvloeden), kan dit ook de tijd verlengen die nodig is om de modellen te bouwen.

Indicio ruimt uw gegevens in enkele seconden op, bouwt en test meer dan 30 modellen en voert modelmiddelingen uit, wat de analyse aanzienlijk versnelt. Dit alles kan je snel een idee geven van:

1. Op welke marktfactoren moet u letten bij het maken van prognoses

2. Presenteert u de drie meest nauwkeurige modellen voor het voorspellen van uw belangrijkste variabele (bijvoorbeeld: toekomstige vraag of verkoop)

3. Verkrijg het gewogen prognoseresultaat, samen met een betrouwbaarheidsinterval voor de voorspelling. [De gewichten worden gekozen op basis van de voorspellingsnauwkeurigheid van elk model).

Het gebruik van modelmiddeling en gewogen prognoseresultaten op basis van nauwkeurigheid wekt vertrouwen in de voorspellingen. Wanneer organisaties een beter inzicht hebben in de nauwkeurigheidsniveaus van elk model, kunnen ze meer vertrouwen stellen in de uiteindelijke voorspelling en meer zelfverzekerde beslissingen nemen.

[Hier is hoe het werkt]

‍Wat is de impact op het bedrijf?
Als u in staat bent om de belangrijkste marktfactoren te identificeren die een aanzienlijke invloed hebben op uw belangrijkste variabele, kunt u uw strategieën aanpassen aan veranderende marktomstandigheden.

Als u al deze stappen in korte tijd kunt uitvoeren met een prognosetool, bespaart u tijd en middelen. Tijd die kan worden besteed aan het interpreteren van de resultaten en het nemen van beslissingen in plaats van te verzanden in het proces van het maken van modellen.

Controleer vervolgens de prestaties van uw prognoses

‍Een ander aspect waarmee u rekening moet houden, is ervoor zorgen dat u uw prognoses in de gaten houdt en waar nodig bijstuurt. Dit is vooral belangrijk als er veranderingen zijn in de factoren die van invloed zijn op de vraag, omdat u mogelijk de relevantie van uw toonaangevende indicatoren opnieuw moet bekijken.

Misschien wilt u de impact van nieuwe marktfactoren op uw belangrijkste variabele introduceren en testen.

Door uw voorspellingen regelmatig te vergelijken met de werkelijke resultaten, kunt u de nauwkeurigheid van uw voorspellingen volgen, eventuele nieuwe relevante indicatoren identificeren en de nodige aanpassingen maken.

‍Hoe houdt u de prestaties van uw prognoses in de gaten?
‍
‍Er kunnen verschillende statistieken worden gebruikt om de nauwkeurigheid te meten, zoals de gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) of de basisgemiddelde kwadraatfout (RMSE). Maar er zijn ook andere. Door verschillende statistieken te gebruiken, kunt u een completer beeld krijgen van de prestaties van uw prognoses.

In Indico:

- U krijgt een overzicht van uw eerdere voorspellingen, die u vervolgens kunt vergelijken met uw werkelijke gegevens om de prestaties van het model te testen en te evalueren.

- U krijgt een overzicht van de prestaties van elke statistiek; MAPE, MAE, RMSE.
‍
[Ontdek hoe een leider in de maakindustrie zijn voorspellingsnauwkeurigheid met meer dan 50% heeft verbeterd]

- Door Lasso en andere regularisatietechnieken via kruisvalidatie te gebruiken om deze modellen te bouwen, geven de resultaten die Indicio genereert u een duidelijk en onmiddellijk beeld van aan welke indicatoren u aandacht moet schenken.

‍Wat is de impact op het bedrijf?
‍Eenvoudige verificatie betekent niet alleen dat u de betrouwbaarheid van de gebruikte prognosemodellen verhoogt, maar dat u er ook voor zorgt dat u altijd rekening houdt met de meest relevante marktfactoren. Een win-win!

[Probeer het uit in Indicio]