Explore nossos principais recursos abaixo e veja como eles podem transformar sua empresa
A previsão não precisa ser um processo complexo e demorado. Com nossa plataforma de ponta, os tomadores de decisão podem criar modelos de previsão poderosos em uma fração do tempo. Nossa extensa biblioteca de modelos, alimentada pelos mais recentes avanços na pesquisa de previsão, automatiza o processo, tornando-o acessível a todos, de cientistas de dados a líderes de negócios.
Criar um modelo de previsão do zero pode levar meses de codificação, apenas para descobrir que o modelo pode não fornecer a maior precisão. Como você não pode prever qual modelo terá melhor desempenho sem aplicar e comparar vários modelos, corre o risco de investir um tempo significativo em algo que pode não gerar resultados.
Com nossa criação automatizada de modelos, você pode contornar essa incerteza, gerando e testando rapidamente uma variedade de modelos avançados para garantir a precisão ideal da previsão, tudo em uma fração do tempo.
.gif)
No mundo dinâmico da previsão, escolher as variáveis certas, também chamadas de indicadores ou características principais, pode fazer toda a diferença entre previsões precisas e não confiáveis. Nossa ferramenta avançada de seleção de variáveis permite que você identifique as variáveis mais relevantes, otimizando seus modelos de previsão para precisão, eficiência e confiabilidade.
Muitas organizações confiam na correlação para identificar os principais indicadores, mas essa abordagem geralmente não produz previsões precisas.
A correlação mede apenas a relação linear entre duas variáveis, enquanto os métodos avançados podem avaliar as interações entre várias variáveis, quantificar a contribuição de cada uma e contabilizar os efeitos do grupo. Isso leva a uma melhoria significativa na precisão das previsões.
Para obter mais informações, confira nossa entrevista com a professora Sune Karlsson, uma das principais colaboradoras da pesquisa sobre seleção de variáveis bayesianas.
No ambiente de negócios em rápida mudança de hoje, planejar o futuro está mais complexo do que nunca. Para lidar com a incerteza e tomar decisões informadas, as organizações estão recorrendo cada vez mais à Análise de Cenários. Essa ferramenta poderosa permite que as empresas explorem vários futuros potenciais, preparando-as para uma variedade de resultados possíveis.
Atualmente, muitas organizações confiam no julgamento humano ou na manipulação manual de variáveis externas para criar cenários. Embora esses métodos sejam comuns, eles geralmente são limitados por preconceitos e simplificações excessivas, não levando em conta as interdependências complexas.
A previsão condicional, conforme proposta por Waggoner e Zha, oferece uma alternativa mais sofisticada usando uma estrutura bayesiana. Ao contabilizar a incerteza dos parâmetros e fornecer distribuições de probabilidade, essa abordagem fornece previsões mais precisas e confiáveis, permitindo que as organizações tomem decisões informadas e baseadas em dados em ambientes incertos.
A precisão da previsão é essencial, mas a compreensão uma previsão se comporta de uma determinada maneira é igualmente importante para construir alinhamento e confiança dentro de uma organização. Com o Explainable Forecasting, desenvolvido pela Shapley Additive Explanations, você obtém insights claros e acionáveis sobre os fatores que afetam suas previsões. Esse nível de transparência não apenas aumenta a confiança nas previsões, mas também capacita os tomadores de decisão a tomar ações informadas e direcionadas com base nesses insights.
Com Previsão explicável, você não precisa mais escolher entre complexidade e clareza. Nossa plataforma fornece a transparência de que você precisa para explicar exatamente como e por que modelos avançados fazem previsões. Isso significa que você pode aproveitar técnicas de previsão de ponta sem sacrificar a capacidade de comunicar os principais fatores às partes interessadas, resultando em maior precisão e maior confiança.
Alinhar previsões em vários níveis e funções em sua organização pode ser complexo e demorado. A previsão hierárquica simplifica esse processo, permitindo que você crie previsões precisas em todos os níveis, sejam previsões operacionais semanais por produto ou previsões estratégicas de longo prazo das tendências do mercado. Depois que as previsões são geradas, a previsão hierárquica garante o alinhamento ao atribuir maior peso às previsões de alto desempenho, resultando em previsões coesas otimizadas para maior precisão
A previsão hierárquica quebra os silos organizacionais e unifica a organização em direção a uma fonte de verdade, ao mesmo tempo em que melhora a precisão da previsão.
Esta entrevista com um dos colaboradores da pesquisa de previsão hierárquica, Nikos Kourentzes, professor da Universidade de Skövde, discute o conceito e o valor da previsão hierárquica.
Fornecemos software de previsão automatizado que combina métodos acadêmicos de ponta com indicadores líderes específicos do mercado. Isso ajuda sua organização a atingir o mais alto nível de precisão de previsão.
© 2025 Indicio Technologies Todos os direitos reservados
