Zapoznaj się z naszymi podstawowymi funkcjami poniżej i zobacz, jak mogą one zmienić Twoją firmę
Prognozowanie nie musi być skomplikowanym, czasochłonnym procesem. Dzięki naszej najnowocześniejszej platformie decydenci mogą budować potężne modele prognozowania w ułamku czasu. Nasza obszerna biblioteka modeli, oparta na najnowszych postępach w badaniach prognostycznych, automatyzuje ten proces, czyniąc go dostępnym dla wszystkich, od naukowców zajmujących się danymi po liderów biznesu.
Budowanie modelu prognozowania od podstaw może zająć miesiące kodowania, tylko po to, aby odkryć, że model może nie zapewniać najwyższej dokładności. Ponieważ nie możesz przewidzieć, który model będzie działał najlepiej bez zastosowania i porównywania wielu modeli, ryzykujesz zainwestowanie znacznego czasu na coś, co może nie przynieść rezultatów.
Dzięki naszemu zautomatyzowanemu budowaniu modeli możesz ominąć tę niepewność — szybko generować i testować różnorodne zaawansowane modele, aby zapewnić optymalną dokładność prognozowania, a wszystko to w ułamku czasu.
.gif)
W dynamicznym świecie prognozowania wybór odpowiednich zmiennych, zwanych również wiodącymi wskaźnikami lub cechami, może mieć wpływ na dokładne i niewiarygodne prognozy. Nasze zaawansowane narzędzie do wyboru zmiennych umożliwia identyfikację najbardziej odpowiednich zmiennych, optymalizując modele prognozowania pod kątem dokładności, wydajności i niezawodności.
Wiele organizacji opiera się na korelacji w celu identyfikacji wiodących wskaźników, ale takie podejście często nie daje dokładnych prognoz.
Korelacja mierzy tylko liniową zależność między dwiema zmiennymi, podczas gdy zaawansowane metody mogą oceniać interakcje między wieloma zmiennymi, ilościowo określić udział każdej z nich i uwzględnić efekty grupowe. Prowadzi to do znacznej poprawy dokładności prognoz.
Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszym wywiadem z profesorem Sune Karlssonem, kluczowym współpracownikiem badań nad doborami zmiennych bayesowskich.
W dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku biznesowym planowanie przyszłości jest bardziej złożone niż kiedykolwiek. Aby poradzić sobie z niepewnością i podejmować świadome decyzje, organizacje coraz częściej sięgają po analizę scenariuszy. To potężne narzędzie umożliwia firmom eksplorację wielu potencjalnych kontraktów futures, przygotowując je do szeregu możliwych wyników.
Wiele organizacji opiera się dziś na ludzkim osądzie lub ręcznej manipulacji zmiennymi zewnętrznymi do tworzenia scenariuszy. Chociaż metody te są powszechne, często są ograniczone stronniczością i nadmiernym uproszczeniem, nie uwzględniając złożonych współzależności.
Prognozowanie warunkowe, jak zaproponowali Waggoner i Zha, oferuje bardziej wyrafinowaną alternatywę przy użyciu ram bayesowskich. Uwzględniając niepewność parametrów i dostarczając rozkłady prawdopodobieństwa, podejście to zapewnia dokładniejsze i bardziej wiarygodne prognozy, umożliwiając organizacjom podejmowanie świadomych decyzji opartych na danych w niepewnych środowiskach.
Dokładność prognozowania jest niezbędna, ale zrozumienie prognoza zachowuje się w określony sposób, jest równie ważna dla budowania dostosowania i zaufania w organizacji. Dzięki Explainable Forecasting, opartemu na Shapley Additive Explainations, zyskujesz jasny, praktyczny wgląd w czynniki wpływające na Twoje prognozy. Ten poziom przejrzystości nie tylko zwiększa zaufanie do prognoz, ale także umożliwia decydentom podejmowanie świadomych, ukierunkowanych działań opartych na tych spostrzeżeniach.
Z Wyjaśnialne prognozowanie, nie musisz już wybierać między złożonością a jasnością. Nasza platforma zapewnia przejrzystość, której potrzebujesz, aby dokładnie wyjaśnić, w jaki sposób i dlaczego zaawansowane modele dokonują prognoz. Oznacza to, że możesz wykorzystać najnowocześniejsze techniki prognozowania bez rezygnacji z możliwości przekazywania kluczowych czynników zainteresowanym, co skutkuje zarówno poprawą dokładności, jak i większym zaufaniem.
Dopasowywanie prognoz na różnych poziomach i funkcjach w organizacji może być zarówno złożone, jak i czasochłonne. Prognozowanie hierarchiczne usprawnia ten proces, umożliwiając tworzenie dokładnych prognoz na każdym poziomie, niezależnie od tego, czy są to cotygodniowe prognozy operacyjne według produktów, czy długoterminowe strategiczne prognozy trendów rynkowych. Po wygenerowaniu prognoz hierarchiczne prognozowanie zapewnia wyrównanie poprzez przypisanie większej wagi prognozom o wyższej wydajności, co skutkuje spójnymi prognozami zoptymalizowanymi pod kątem dokładności
Prognozowanie hierarchiczne rozkłada silosy organizacyjne i jednoczy organizację w kierunku jednego źródła prawdy, jednocześnie poprawiając dokładność prognozowania.
Ten wywiad z jednym z współpracowników badań nad prognozami hierarchicznymi, Nikosem Kourentzesem, profesorem Uniwersytetu w Skövde, omawia koncepcję i wartość prognozowania hierarchicznego.
Zapewniamy oprogramowanie do automatycznego prognozowania, które łączy najnowocześniejsze metody akademickie z wiodącymi wskaźnikami specyficznymi dla rynku. Dzięki temu Twoja organizacja osiąga najwyższy poziom dokładności prognozowania.
© 2025 Indicio Technologies Wszelkie prawa zastrzeżone
