4 типа моделей прогнозирования с примерами

23 июля 2021 г.

Новые и существующие компании, как правило, работают лучше, когда у них есть визуальный справочник, который дает представление об ожидаемых результатах и тенденциях. Успешные компании часто используют модели прогнозирования при планировании будущего.

В этой статье мы обсудим, как используются наиболее распространенные типы моделей, и получим обзор того, как создавать базовые модели.

Что такое модель прогнозирования?

Модели прогнозирования являются одним из многих инструментов, которые предприятия используют для прогнозирования результатов в отношении продаж, спроса и предложения, поведения потребителей и многого другого. Эти модели особенно выгодны в сфере продаж и маркетинга. Существует несколько методов прогнозирования, которые используют компании, которые предоставляют разную степень информации. От простого к сложному, привлекательность использования моделей прогнозирования заключается в наличии визуальной ссылки на ожидаемые результаты.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Четыре распространенных типа моделей прогнозирования

Хотя существует множество способов прогнозирования результатов бизнеса, существует четыре основных типа моделей или методов, которые компании используют для прогнозирования действий в будущем. Вы лучше поймете, как компании используют эти методы для улучшения своей деловой практики и улучшения качества обслуживания клиентов, изучив следующие примеры распространенных моделей прогнозирования:

Модель временных рядов
Эконометрическая модель
Модель субъективного прогнозирования
Метод Дельфи

Модель временных рядов

Этот тип модели использует исторические данные как ключ к надежному прогнозированию. Вы сможете лучше визуализировать шаблоны данных, если будете знать, как взаимодействуют переменные в часах, неделях, месяцах или годах.

Хотя существует несколько методов завершения модели временных рядов, вы можете выполнить следующие общие шаги в электронной таблице, чтобы оценить результаты, используя информацию, полученную из последних аналитических данных:

Подготовьте свои временные данные для использования (временные ряды и ряды значений).
Введите скомпилированные данные, включая время или продолжительность, в первый столбец.
Вставьте оставшиеся значения, которые вы хотите спрогнозировать, в следующий столбец.
Выберите релевантные данные
Перейдите на вкладку «Данные», затем выберите «Группа прогнозов», затем выберите «Лист прогнозов».
Получите доступ к листу, затем выберите параметр линии или гистограммы, который вы хотите использовать.
В поле «Конец прогноза» укажите дату окончания и нажмите «Создать».

После того, как вы настроите свою модель прогнозирования, вы перейдете к ее интерпретации, чтобы сформулировать наилучшую оценку будущего.

Эконометрическая модель

Те, кто работает в области экономики, часто используют эконометрическую модель для прогнозирования изменений спроса и предложения, а также цен. Эти модели включают сложные данные и знания на протяжении всего процесса создания. Как следует из названия, этот тип статистической модели оказывается полезным при прогнозировании будущих изменений в экономике.

Вот основная структура этого типа модели:

Решите, каковы ваши независимые и зависимые переменные. Какое экономическое отношение вы хотите проверить? Например, вы можете спросить: «Влияет ли X на Y?»
Сформулируйте гипотезу, чтобы проверить эту связь. Рассмотрите другие факторы, которые могут повлиять на «Y», и обозначьте их «Z», также известные как контрольные переменные.
Соберите набор данных, включающий «Y», «Z» и «X».
Постройте эти данные, чтобы найти любые аномалии или выбросы.
Определите, является ли связь между «Y» и «X» линейной, квадратичной или какой-либо другой.
Рассчитайте преобразования, используя математический метод, который вы понимаете.
Интерпретируйте эффект, который Y оказывает на X. Каково значение «X» в вашей гипотезе?
Добавьте к этой регрессии переменные «W» для дальнейшего анализа результатов.

Модель субъективного прогнозирования

Различные модели прогнозирования оценочного типа используют субъективную и интуитивную информацию для прогнозирования. Например, бывают случаи, когда нет данных, доступных для справки. Запуск нового продукта или столкновение с непредсказуемыми рыночными условиями также создают ситуации, в которых модели субъективного прогнозирования оказываются полезными.

Вот некоторые характеристики оценочных моделей:

Использует субъективный, самоуверенный подход
Предполагает определенные переменные
Поставляется с ограничениями
Точность улучшается с добавлением новой информации

Этот тип модели прогнозирования особенно полезен в области исследований и разработок. Фокус-группы и экспертные группы могут дать информацию, которую не может дать никакая компьютерная модель. Например, опрашивая группу людей о том, что они ищут в продукте, компании могут лучше оценить их направление при разработке конкретных функций продукта.

Метод Дельфи

Этот метод обычно используется для прогнозирования тенденций на основе информации, предоставленной группой экспертов. Эта последовательность шагов основана на методе Дельфи, который относится к дельфийскому оракулу. Предполагается, что ответы группы более полезны и непредвзяты, чем ответы одного человека. Общее количество задействованных раундов может различаться в зависимости от цели компании или группы исследователей.

Эти эксперты отвечают на ряд вопросов в непрерывных раундах, которые в конечном итоге приводят к «правильному ответу», который ищет компания. Качество информации улучшается с каждым раундом, поскольку эксперты пересматривают свои предыдущие предположения после получения дополнительной информации от других членов группы. Метод завершается по завершении заданной метрики.

Вот список шагов, которые вы можете предпринять, чтобы создать собственную модель субъективного прогнозирования:

1. Выберите ведущего

Прежде чем выбрать фасилитатора, который будет руководить обсуждением, подумайте о нейтральности человека и его опыте проведения исследований. Например, эту роль может выбрать руководитель отдела исследований и разработок.

2. Выберите своих экспертов

Когда компании исследуют продукт, которого еще нет на рынке, они полагаются на группу анонимных экспертов, которые могут дать свое мнение по этому вопросу. Экспертами могут быть все, кто имеет значительный опыт в данной теме. Например, в случае разработки нового продукта для плавания компания может обратиться к инструкторам или экспертам по безопасности в этой области. Они могут даже обратиться к профессиональным спортсменам или постоянным клиентам, которые используют аналогичные продукты.

3. Определите проблему

Компании, стремящиеся решить проблему, должны сначала предоставить подробности, связанные с проблемой, а также важные детали, которые могут помочь им принять обоснованное решение. Это гарантирует, что каждый понимает, о чем его спрашивают. Компании могут захотеть создать новый моноласт с функциями, которые раньше не пробовал ни один из их конкурентов.

4. Вопросы первого раунда

Этот первый раунд вопросов представляет тему и начинает разговор. Эксперты прочитают информацию, оставят анонимный отзыв и отправят свою информацию обратно фасилитатору.

5. Вопросы второго тура

После того, как ведущий просмотрел ответы, предоставленные панелью, отредактировал содержание, отфильтровал ненужные данные и просмотрел содержимое, чтобы найти общие темы, координатор затем представляет новую информацию группе. Члены группы имеют возможность просмотреть предыдущие ответы анонимно и на основе новой информации могут повторно отправить ответ на чужое заявление. Они снова отправляют свои ответы обратно ведущему.

6. Вопросы третьего тура

Возможно, в последний раз ведущий просматривает новые ответы и снова сортирует представленную информацию перед отправкой опросов в панель. Однако процесс может продолжаться до тех пор, пока не будет достигнут общий консенсус, который может завершиться за три или четыре итерации.

7. Действуйте

Как только исследователи получат достаточно информации, они смогут приступить к любым планам реализации своих выводов. Это может быть начало разработки нового продукта или начало производства товара, в котором они не были уверены.

Методы искусственного интеллекта

Компании в сфере технологий используют методы искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования конкретной области роста. Этот метод прогнозирования обеспечивает чрезвычайно точные результаты с использованием математических алгоритмов. Наука, лежащая в основе искусственного интеллекта, предсказывает многочисленные результаты пользователей и помогает генерировать те предложения «вам также могут понравиться», которые появляются на определенных сайтах.

Вот несколько примеров популярных методов прогнозирования с использованием искусственного интеллекта:

Точность поисковой системы

Методы искусственного интеллекта обеспечивают точность результатов, которые вы видите на странице поисковой оптимизации (SERP). Google использует алгоритм, основанный на машинном обучении, чтобы предоставить поисковикам качественные результаты, и теперь другие компании в секторе электронной коммерции также используют аналогичные методы искусственного интеллекта для улучшения своих поисковых систем.

Пример: вы ищете «ботинки для женщин» с помощью популярной поисковой системы. Вы щелкаете значок поиска и видите страницу результатов, на которой показаны ботинки для женщин. Многие из них предлагают зимние ботинки, нарядные ботинки, резиновые сапоги и другие предложения, поэтому вы решаете еще больше сузить область поиска и ввести «зимние сапоги для женщин», а затем снова нажимаете кнопку поиска, чтобы увидеть более тщательно отобранный список результатов.

Предиктивная аналитика

Компании используют искусственный интеллект для повышения качества обслуживания клиентов, просматривая информацию для наборов данных и прогнозируя будущие тенденции. Руководители колл-центров могут принимать решения о количестве сотрудников, необходимых для работы в определенный день или неделю, используя информацию, предоставляемую технологией искусственного интеллекта.

Пример: менеджер колл-центра проверяет программное обеспечение своего компьютера, чтобы увидеть прогноз того, сколько звонков в компанию может поступить в этот день. Он решает взять в штат четырех человек, а остальным позволить взять выходной.