Jak najlepiej wykorzystać korzyści płynące z modeli prognozowania statystycznego podczas prognozowania?

Podczas prognozowania zwykle stosuje się modele szeregów czasowych i przyczynowych. Mają jednak swoje ograniczenia:

1. Niedokładne w prognozowaniu długoterminowym
   Jeśli prognozujesz na długim horyzoncie, mogą okazać się niedokładne. Modele szeregów czasowych opierają się na założeniu, że przeszłe wzorce będą kontynuowane w przyszłości. Jednak nie zawsze tak jest, zwłaszcza w przypadku prognozowania długoterminowego. Jeśli nastąpi nagła zmiana na rynku, model szeregów czasowych może nie być najlepszy w dokładnym przewidywaniu przyszłego popytu.
2. Wrażliwy na wartości odstające
   Ekstremalne wartości lub anomalie w szeregach czasowych mogą zniekształcić przewidywania modelu, zwłaszcza jeśli nie są odpowiednio obsługiwane lub wykrywane.
3. Niemożność uchwycenia ewoluujących relacji między zmiennymi
   Związki przyczynowe między zmiennymi mogą ewoluować w czasie, a zmiany te mogą nie zostać odpowiednio uchwycone przez statyczne modele przyczynowe, co zagraża dokładności. Oto przykład - mieliśmy klientów, którzy konsekwentnie wykorzystywali PKB jako wskaźnik do obserwowania i zazwyczaj używają korelacji do skorelowania relacji ze swoją główną zmienną.
   
   Ale coś dzieje się trzy do czterech miesięcy po drodze. Odkrywają, że PKB w tym przypadku nie ma już proporcjonalnego związku do ich głównej zmiennej; ich główna zmienna nie zmierza już w tym samym kierunku. To się pogarsza, jeśli PKB jest również skorelowany z dodatkowymi zmiennymi.
   
4. Ograniczenia związku przyczynowego
   Istnieje również założenie liniowości. Niektóre modele przyczynowe zakładają liniowe zależności między zmiennymi, co może nie być prawdziwe w rzeczywistych scenariuszach z bardziej złożonymi i nieliniowymi związkami.

„Zastosowanie uśredniania modelu i wyników prognoz ważonych opartych na dokładności wzbudza zaufanie do prognoz. Gdy organizacje lepiej rozumieją poziomy dokładności każdego modelu, mogą bardziej zaufać ostatecznej prognozie i podejmować bardziej pewne decyzje.

Jak zoptymalizować wydajność prognozy

Jeśli obecnie używasz tych modeli prognozowania w prognozowaniu, oto, co powinieneś wziąć pod uwagę, aby upewnić się, że optymalizujesz wydajność prognozy:

Na początek, jakie są te metodologie wyszukiwania i co robią najlepiej?

Po pierwsze, użyj wielu modeli prognozowania

Korzystając z wielu modeli prognozowania i porównując wyniki, możesz zminimalizować ryzyko podejmowania złych decyzji w oparciu o jedną prognozę.

Może to być prawdopodobnie czasochłonne.

Budowanie i przetestowanie wielu jednozmiennych i wielowymiarowych modeli prognozowania może zająć od kilku godzin do kilku tygodni. Aby to pogłębić, czas potrzebny będzie zależeć od złożoności modeli. Bardziej złożone modele niezmiennie zajmie więcej czasu. Jeśli dane nie są czyste (odstępy, sezonowość), może to również wydłużyć czas potrzebny na budowę modeli.

Indicio czyści dane w kilka sekund, buduje i testuje ponad 30 modeli oraz przeprowadza uśrednianie modeli, co znacznie przyspiesza analizę. Wszystko to może szybko dać ci wyobrażenie o:

1. Na jakie czynniki rynkowe należy zwrócić uwagę podczas prognozowania

2. Przedstawia trzy najdokładniejsze modele prognozowania głównej zmiennej (np.: przyszły popyt lub sprzedaż)

3. Uzyskaj ważony wynik prognozy wraz z przedziałem ufności dla przewidywania. [Wagi dobierane są zgodnie z dokładnością prognozy każdego modelu).

Zastosowanie uśredniania modelu i wyników prognoz ważonych opartych na dokładności wzbudza zaufanie do prognoz. Gdy organizacje lepiej rozumieją poziomy dokładności każdego modelu, mogą bardziej zaufać ostatecznej prognozie i podejmować bardziej pewne decyzje.

[Oto jak to się robi]

‍Jaki jest wpływ na biznes?
Posiadanie zdolności do identyfikacji kluczowych czynników rynkowych, które znacząco wpływają na Twoją główną zmienną, może pomóc Ci dostosować strategie do zmieniających się warunków rynkowych.

Możliwość wykonania wszystkich tych kroków w krótkim czasie za pomocą narzędzia do prognozowania oszczędza czas i zasoby. Czas, który można poświęcić na interpretację wyników i podejmowanie decyzji zamiast zagłębiać się w proces tworzenia modelu.

Następnie monitoruj wydajność prognozy

‍Innym obszarem, który należy wziąć pod uwagę, jest monitorowanie prognoz i wprowadzanie zmian w razie potrzeby. Jest to szczególnie ważne, jeśli występują zmiany w czynnikach wpływających na popyt, ponieważ może być konieczne ponowne spojrzenie na trafność swoich wiodących wskaźników.

Być może chciałbyś wprowadzić i przetestować wpływ nowych czynników rynkowych na twoją główną zmienną.

Regularnie porównując swoje prognozy z rzeczywistymi wynikami, możesz śledzić dokładność swoich prognoz, identyfikować wszelkie nowe istotne wskaźniki. i wprowadzać niezbędne korekty.

‍Jak monitorujesz wydajność swojej prognozy?
‍
‍Do pomiaru dokładności można użyć różnych metryk, takich jak średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) lub główny średni błąd kwadratu (RMSE). ale są też inne. Korzystanie z różnych wskaźników może dać pełniejszy obraz wydajności prognozy.

W indeksie:

- Otrzymujesz przegląd swoich poprzednich prognoz, które następnie możesz porównać z rzeczywistymi danymi, aby sprawdzić wstecz i ocenić wydajność modelu.

- Otrzymujesz zestawienie wydajności każdego z metryk; MAPE, MAE, RMSE.
‍
[Dowiedz się, jak lider w branży wytwórczej poprawił dokładność prognoz o ponad 50%]

- Wykorzystując Lasso i inne techniki regularyzacji poprzez walidację krzyżową do budowania tych modeli, wyniki generowane przez Indicio dadzą ci jasny i natychmiastowy obraz tego, na które wskaźniki należy zwrócić uwagę.

‍Jaki jest wpływ na biznes?
‍Łatwa weryfikacja oznacza nie tylko zwiększenie niezawodności stosowanych modeli prognozowania, ale także zapewnia, że zawsze bierzesz pod uwagę najważniejsze czynniki rynkowe. Wygrana dla wszystkich!

[Wypróbuj w Indicio]