什么是業務預測(Business Forecasting)？
業務預測是一個用于估計或預測未來模式的過程。管理人員、經理和分析師使用預測結果來幫助做出更明智的業務決策。例如，業務預測用于估計季度銷售額、庫存水平、供應鏈再訂單，網站流量和風險敞口。雖然業務預測通常是通...
業務預測是一個用于估計或預測未來模式的過程。管理人員、經理和分析師使用預測結果來幫助做出更明智的業務決策。例如，業務預測用于估計季度銷售額、庫存水平、供應鏈再訂單，網站流量和風險敞口。雖然業務預測通常是通過使用統計技術來實現的，但數據挖掘對于擁有大量歷史數據的企業也是一種有用的工具。
高管、經理分析師使用業務預測工具來幫助決策。用于業務預測的工具取決于業務需求和涉及的數據量。這些工具包括電子表格，企業資源計劃、先進的供應鏈管理系統和其他網絡或網絡技術。一般來說，所使用的工具應能方便地在部門或業務單位之間共享數據、從多個來源上傳數據、各種分析技術和結果的圖形化查看
業務預測用于討論季度銷售額、庫存水平、供應鏈再訂購、網站流量和風險敞口三種商業預測方法可用于不同類型的數據和分析最常見的是時間序列模型，它的統計計算包括移動平均法、指數平滑法和Box-Jenkins法，時間序列模型的簡單之處在于公式確定后，插入歷史數據將輸出預測結果，只有當歷史數據顯示出強烈的模式，未解釋異常時才有用。解釋模型是另一種業務預測方法，這些模型不需要與時間序列分析一樣多的歷史數據，以便獲得有用的商業預測。線性回歸、非參數相加和滯后回歸是常用的方法。例如，線性回歸可以用來確定網站流量將為期望的廣告收入帶來多少數據挖掘是商業預測的第三種方法，隨著企業以數字格式收集和保存更多的數據，這種方法越來越受歡迎。這種方法依賴于從歷史數據中篩選模式。這些數據通常是從不同部門、電子郵件和報告中檢索和組合的。算法可以基于數據挖掘自動進行預測，比如亞馬遜網站為顧客提供推薦書籍的系統。商業預測中的錯誤通常是由于軟件問題，數學錯誤，不必要的調整和偏差。減少或消除誤差可以通過重新計算、比較使用不同公式或方法時的結果、最小化調整和消除偏差的機會來實現估計值應清楚地說明估算值是如何產生的。與實際結果相比，初始預測值可能會被證明是不準確的，因此可能需要不斷調整，以產生更強的未來預測值。
高管、經理分析師使用業務預測工具來幫助決策。用于業務預測的工具取決于業務需求和涉及的數據量。這些工具包括電子表格，企業資源計劃、先進的供應鏈管理系統和其他網絡或網絡技術。一般來說，所使用的工具應能方便地在部門或業務單位之間共享數據、從多個來源上傳數據、各種分析技術和結果的圖形化查看業務預測用于討論季度銷售額、庫存水平、供應鏈再訂購、網站流量和風險敞口三種商業預測方法可用于不同類型的數據和分析最常見的是時間序列模型，它的統計計算包括移動平均法、指數平滑法和Box-Jenkins法，時間序列模型的簡單之處在于公式確定后，插入歷史數據將輸出預測結果，只有當歷史數據顯示出強烈的模式，未解釋異常時才有用。解釋模型是另一種業務預測方法，這些模型不需要與時間序列分析一樣多的歷史數據，以便獲得有用的商業預測。線性回歸、非參數相加和滯后回歸是常用的方法。例如，線性回歸可以用來確定網站流量將為期望的廣告收入帶來多少數據挖掘是商業預測的第三種方法，隨著企業以數字格式收集和保存更多的數據，這種方法越來越受歡迎。這種方法依賴于從歷史數據中篩選模式。這些數據通常是從不同部門、電子郵件和報告中檢索和組合的。算法可以基于數據挖掘自動進行預測，比如亞馬遜網站為顧客提供推薦書籍的系統。商業預測中的錯誤通常是由于軟件問題，數學錯誤，不必要的調整和偏差。減少或消除誤差可以通過重新計算、比較使用不同公式或方法時的結果、最小化調整和消除偏差的機會來實現估計值應清楚地說明估算值是如何產生的。與實際結果相比，初始預測值可能會被證明是不準確的，因此可能需要不斷調整，以產生更強的未來預測值。
- 發表于 2020-08-13 11:59
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- 分類：業務辦理
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