Como você pode aproveitar melhor os benefícios dos modelos estatísticos de previsão ao fazer previsões?

Modelos causais e de séries temporais são normalmente usados na previsão. No entanto, eles têm suas limitações:

1. Impreciso para previsões de longo prazo
   Se você fizer previsões em um horizonte longo, elas podem se mostrar imprecisas. Os modelos de séries temporais são baseados na suposição de que os padrões passados continuarão no futuro. No entanto, esse nem sempre é o caso, especialmente para previsões de longo prazo. Se houver uma mudança repentina no mercado, um modelo de série temporal pode não ser o melhor para prever com precisão a demanda futura.
2. Sensível a valores discrepantes
   Valores extremos ou anomalias nas séries temporais podem distorcer as previsões do modelo, especialmente se não forem manipulados ou detectados adequadamente.
3. Incapacidade de capturar a relação em evolução entre variáveis
   As relações causais entre variáveis podem evoluir com o tempo, e essas mudanças podem não ser capturadas adequadamente por modelos causais estáticos, comprometendo a precisão. Aqui está um exemplo: tivemos clientes que usaram consistentemente o PIB como um indicador para observar e normalmente usam a correlação para correlacionar a relação com sua variável principal.
   
   Mas algo acontece daqui a três ou quatro meses. Eles descobrem que o PIB, nesse caso, não tem mais uma relação proporcional com sua variável principal; sua variável principal não está mais indo na mesma direção. Isso é agravado se o PIB também estiver correlacionado com variáveis adicionais.
   
4. Limitações da causalidade
   Também existe uma suposição de linearidade. Alguns modelos causais assumem relações lineares entre variáveis, o que pode não ser verdadeiro em cenários do mundo real com relações mais complexas e não lineares.

“O uso da média do modelo e dos resultados da previsão ponderada com base na precisão inspira confiança nas previsões. Quando as organizações têm uma compreensão mais clara dos níveis de precisão de cada modelo, elas podem confiar mais na previsão final e tomar decisões com mais confiança.

Como otimizar seu desempenho de previsão

Se você estiver usando esses modelos de previsão em sua previsão, veja o que você deve considerar para garantir a otimização do desempenho da previsão:

Para começar, quais são essas metodologias de busca e o que elas fazem de melhor?

Em primeiro lugar, use vários modelos de previsão

Usando vários modelos de previsão e comparando os resultados, você pode minimizar o risco de tomar decisões erradas com base em uma única previsão.

Isso pode, sem dúvida, ser demorado.

A criação e o teste de vários modelos de previsão univariados e multivariados podem levar de algumas horas a algumas semanas. Para piorar isso, o tempo gasto dependerá da complexidade dos modelos. Modelos mais complexos invariavelmente levarão mais tempo para serem construídos. Se seus dados não estiverem limpos (valores atípicos, sazonalidade), isso também poderá estender o tempo necessário para criar os modelos.

O Indicio limpa seus dados em segundos, cria e testa mais de 30 modelos e realiza a média do modelo, o que acelera significativamente a análise. Tudo isso pode rapidamente dar uma ideia de:

1. A quais impulsionadores de mercado você precisa prestar atenção ao fazer previsões

2. Apresenta os três modelos mais precisos para prever sua variável principal (por exemplo: demanda futura ou vendas)

3. Obtenha o resultado da previsão ponderada, junto com um intervalo de confiança para a previsão. [Os pesos são escolhidos de acordo com a precisão da previsão de cada modelo).

O uso da média do modelo e dos resultados da previsão ponderada com base na precisão inspira confiança nas previsões. Quando as organizações têm uma compreensão mais clara dos níveis de precisão de cada modelo, elas podem confiar mais na previsão final e tomar decisões com mais confiança.

[Veja como isso é feito]

‍Qual é o impacto nos negócios?
Ter a capacidade de identificar os principais fatores de mercado que impactam significativamente sua variável principal pode orientá-lo na adaptação de suas estratégias às mudanças nas condições do mercado.

Ser capaz de realizar todas essas etapas em um curto período de tempo com uma ferramenta de previsão economiza tempo e recursos. Tempo que pode ser gasto na interpretação dos resultados e na tomada de decisões, em vez de ficar atolado no processo de criação do modelo.

Em seguida, monitore seu desempenho previsto

‍Outra área a ser considerada é garantir que você monitore suas previsões e faça os ajustes necessários. Isso é especialmente importante se houver mudanças nos fatores que afetam a demanda, pois talvez seja necessário revisar a relevância de seus principais indicadores.

Talvez você queira apresentar e testar o impacto de novos fatores de mercado em sua variável principal.

Ao comparar regularmente suas previsões com os resultados reais, você pode acompanhar a precisão de suas previsões, identificar novos indicadores relevantes e fazer os ajustes necessários.

‍Como você monitora seu desempenho previsto?
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‍Uma variedade de métricas pode ser usada para medir a precisão, como o erro percentual médio absoluto (MAPE) ou a raiz do erro quadrático médio (RMSE). mas também existem outras. Usar uma variedade de métricas pode fornecer uma visão mais completa do seu desempenho previsto.

Em Indicio:

- Você obtém uma visão geral de suas previsões anteriores, que pode ser comparada com seus dados reais para testar e avaliar o desempenho do modelo.

- Você obtém um detalhamento do desempenho de cada métrica; MAPE, MAE, RMSE.
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[Descubra como um líder no setor de manufatura melhorou a precisão de suas previsões em mais de 50%]

- Ao usar o Lasso e outras técnicas de regularização por meio de validação cruzada para construir esses modelos, os resultados gerados pelo Indicio fornecerão uma imagem clara e imediata de quais indicadores prestar atenção.

‍Qual é o impacto nos negócios?
‍A verificação fácil significa que você não apenas aprimora a confiabilidade dos modelos de previsão usados, mas também garante que você esteja sempre considerando os fatores de mercado mais relevantes. Um ganha-ganha!

[Experimente em Indicio]