Was ist die genaueste Prognosemethode für verschiedene Zeiträume?

Genaue kurzfristige und langfristige Prognosen sind für fast jeden Aspekt eines wirtschaftlich erfolgreichen Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Sie benötigen genaue Prognosen für die Budgetierung, Umsatzschätzungen, Produktion und Inventar, die Planung der Personalnachfrage und den Einkauf. In Bezug auf die Genauigkeit ist die Fähigkeit, Nachfragewartungen korrekt zu modellieren und sowohl zufällige Schwankungen als auch unvorhergesehene Ereignisse unabhängig vom Zeitrahmen oder der Anzahl der verschiedenen Zeiträume zu berücksichtigen, von entscheidender Bedeutung.

Bedeutung von Prognosefehlern

Die Komplexität der Prognosevariablen macht es unmöglich, 100% genaue Prognosen zu erstellen. Trotz aller Bemühungen gibt es immer eine zufällige Variation. Sie können jedoch die Genauigkeit der periodischen Prognose verbessern, indem Sie das richtige Modell verwenden und regelmäßig die Ergebnisse überwachen, um zu bestimmen, ob Fehlerfälle innerhalb vorgegebener Grenzen liegen. Fehler wirken sich erheblich auf Ihre Fähigkeit aus, gute Geschäftsentscheidungen zu treffen. Daher ist es wichtig, ein Modell zu wählen, das sowohl den positiven als auch den negativen Durchschnitt sowie die prozentualen und mittleren Abweichungen so weit wie möglich reduziert.

Prognoseoptionen

Naive Prognosen, historische Mittelwertbildung und Zeitreihenanalyse gehören zu den häufigsten Prognosemethoden. Naive Prognosen sind in manchen Situationen einfach und nützlich, aber auch inhärent ungenau. Die historische Durchschnittsbildung unterliegt zufälligen Schwankungen, die als "weißes Rauschen" bezeichnet werden und schwer zu beseitigen sind. Im Gegensatz dazu ist eine Zeitreihenanalyse eine vielseitige und genauere Prognosemethode. Eine Zeitreihe ist eine zeitlich geordnete Folge von Beobachtungen, die an aufeinanderfolgenden Zeitpunkten oder über verschiedene Zeiträume gemessen werden, z. B. jede Stunde, Tag, Woche, Monat oder Jahr.

Zeitreihenprognose

Eine Zeitreihe ist eine nützliche Prognosemethode, um Dinge wie Verbrauchernachfrage, Gewinne, Gewinne, Lieferungen, Unfälle, Produktion und Produktivität zu verfolgen. Zeitreihenprognosen gehen davon aus, dass vergangene Verhaltensweisen wie Saisonalität, Trends und Zyklen zukünftige Verhaltensweisen vorhersagen. Nach dem Sammeln von Zeitreihendaten zeigen Sie die Beziehung zwischen Zeit und Variable mithilfe eines Zeitreihenplots an. Die Zeit liegt auf der horizontalen Achse und die Zeitreihenvariable auf der vertikalen Achse. Diese grafische Darstellung macht Zeitreihendaten unabhängig von den Zeiträumen zu einem nützlichen Prognoseinstrument.

Zeitserien-Daten kombinieren

Ein Prognose-Kombinationssystem ist ein guter Weg, um kurzfristige und langfristige Daten zu einer umfassenden Zeitreihenanalyse zusammenzuführen. Dazu sammeln Sie kontinuierlich Daten und sammeln diese kontinuierlich, um eine Prognose zu erstellen, die Daten aus mehreren Perioden enthält. Kombinieren Sie beispielsweise Daten, die Sie stündlich zu den Volumen des Call-Centers sammeln, um wöchentliche, monatliche und jährliche Prognosen zu erstellen. Die resultierenden Aggregatdiagramme liefern die Informationen, die Sie benötigen, um sowohl kurz- als auch langfristige Geschäftsentscheidungen zu treffen.