Katılımcı Profili: 

Ürün yöneticileri, pazarlama yöneticileri, iş yöneticileri, şirket planlamacıları, piyasa araştırmacıları ve görev sorumluluklarının bir parçası olarak istatistiksel öngörüleri hazırlayan ve analizleri yapanlar.

İçerik:

1) İstatistiksel Öngörme nedir?

2) İstatistiksel Öngörmenin önemli rol aldığı alanlar nelerdir?

3) İstatistiksel Öngörmede temel adımlar

4) İstatistiksel Öngörme için veriler nasıl olmalı, çeşitli örnekler.

5) Modellerin kısaca tanımlanması ve uygun olduğu durumlar :

    - Basit Hareketli Ortalama Modeli (Simple Moving Average)
    - Eğri Oturtma Modeli (Curve Fitting)
    - Croston'un Kesikli Talep Modeli (Croston's Intermittent Demand Model)
    - Üslü Düzleştirme Modeli (Exponential Smoothing)
    - Box-Jenkins Modeli
    - Dinamik Regresyon Modeli (Dynamic Regression)
    - Census X11 Mevsimsel Ayrıştırma Modeli (Census X-11)
    - Çoklu Düzey Üslü Düzleştirme Modeli (Multiple Level Models)
    - Olay Modelleri (Event Adjustment Model)
    - Yığın Öngörme (Batch Forecasting)
    - Otomatik Öngörme

6) Forecast Pro ile bir Tur

    - Opsiyonların seçilmesi
    - Veritabanının seçilmesi
    - Script yaratma
    - Zaman serilerinin grafiklerinin yaratılması
    - Öngörülerin yaratılması
    - Öngörülerin grafiklerinin yaratılması
    - Öngörü raporlarının yaratılması
    - Öngörülerin saklanması

7) Forecast Pro ile çeşitli girdilerin ve çıktıların saklanması

    - Veri formatlarının tanıtılması
    - Script tanımlanması (tekli ve çoklu düzeyli)
    - Çıktıların saklanması

8) Forecast Pro Standart, Extended Edition ve Unlimited Edition Sürümleri

9) Önemli modellerle örnekler

    - Exponential Smoothing
    - Box-Jenkins
    - Dynamic Regression
    - Olay Modelleri
    - Çoklu Düzey Üslü Düzleştirme
    - Census X-11