Qual é o método de previsão mais preciso para períodos de tempo diferentes?

Previsões precisas de curto e longo prazos são críticas para quase todos os aspectos da administração de um negócio de sucesso financeiro. Você precisa de previsões precisas para orçamentos, estimativas de receita de vendas, produção e estoque, planejamento de demanda de recursos humanos e compras. Em questões de precisão, a capacidade de modelar corretamente as expectativas de demanda e considerar tanto as variações aleatórias quanto os imprevistos, independentemente do prazo ou do número de períodos diferentes, é de vital importância.

Significado dos erros de previsão

A complexidade das variáveis ​​de previsão torna impossível criar previsões 100% precisas. Apesar de seus melhores esforços, sempre haverá alguma variação aleatória. No entanto, você pode melhorar a precisão da previsão periódica usando o modelo correto e monitorando regularmente os resultados para determinar se instâncias de erros estão dentro de limites predeterminados. Os erros afetam significativamente sua capacidade de tomar boas decisões de negócios, portanto, é essencial escolher um modelo que reduza a média, a média e os desvios positivos e negativos, tanto quanto possível.

Opções de previsão

Previsão ingênua, média histórica e análise de séries temporais estão entre os métodos de previsão mais comuns. A previsão ingênua é simples e útil em algumas situações, mas também inerentemente imprecisa. A média histórica está sujeita a variações aleatórias chamadas “ruído branco” que são difíceis de eliminar. Em contraste, uma análise de séries temporais é um método de previsão versátil e mais preciso. Uma série temporal é uma sequência de observações ordenada por tempo, medida em pontos consecutivos no tempo ou em diferentes períodos, como a cada hora, dia, semana, mês ou ano.

Previsão de séries temporais

Uma série temporal é um método de previsão útil para rastrear coisas como demanda do consumidor, ganhos, lucros, remessas, acidentes, produção e produtividade. A previsão de séries temporais assume que comportamentos passados, como sazonalidade, tendências e ciclos, predizem comportamentos futuros. Depois de coletar os dados da série temporal, você exibe a relação entre o tempo e a variável usando um gráfico de séries de tempo. O tempo está no eixo horizontal e a variável de série temporal está no eixo vertical. Essa representação gráfica é o que torna os dados de série temporal uma ferramenta útil de previsão, independentemente dos períodos de tempo envolvidos.

Combinando Time -Series Data

Um sistema de combinação de previsão é uma boa maneira de mesclar dados de curto e longo prazo em uma análise abrangente de séries temporais. Você faz isso coletando e agregando dados continuamente para criar uma previsão que inclua dados de vários períodos. Por exemplo, combine os dados coletados por hora nos volumes do call center para concluir as previsões semanais, mensais e anuais. Os gráficos agregados resultantes fornecem as informações necessárias para tomar decisões comerciais de curto e longo prazo.