Öngörme Metotları
İş için Doğru Araçlar
Forecast Pro ile kanıtlanmış istatistiksel öngörme yöntemlerini kullanarak hızlı ve kolay bir şekilde doğru öngörüler oluşturabilirsiniz. Araştırmalar, tek bir yöntemin tüm veriler için en iyi sonucu vermediğini göstermiştir, bu nedenle Forecast Pro, her tür iş ihtiyacını karşılamak için eksiksiz bir öngörme yaklaşımları yelpazesi sunar. Forecast Pro’nun modelleri mevsimsel talebi, ürün hiyerarşilerini, ürün promosyonlarını, yavaş hareket eden öğeleri, nedensel değişkenleri, aykırı değerleri ve daha fazlasını barındırır.
Uzman Seçimi
Uzman Seçimi, öngörüde varsayımı ortadan kaldırır. Yerleşik uzman sistem verilerinizi analiz eder, uygun öngörme tekniğini seçer, modeli oluşturur ve ögörüleri hesaplar – hatta bunun mantığını sıradan İngilizce olarak açıklar!
Makine Öğrenimi
Forecast Pro’nun otomatik makine öğrenimi (ML) modelleri sayesinde, doğru makine öğrenimi tabanlı öngörüler oluşturmak için artık bir veri bilimcisi olmanıza gerek yok. Forecast Pro, Extreme Gradient Boosting Karar Ağaçlarını kullanır ve modelleri tamamen otomatik olarak oluşturmanıza olanak tanıyan önceden tanımlanmış bir dizi özellik içerir. Modeli, ek özellikleri (ör. açıklayıcı değişkenler, olay programları vb.) listeleyerek de özelleştirebilirsiniz.
Üstel Düzleştirme
Çok çeşitli veri özelliklerini barındırmak için on iki farklı Holt-Winters üstel yumuşatma modeli sağlanmıştır. Üstel yumuşatmanın sağlamlığı, öncü göstergeler olmadığında ve veriler Box-Jenkins için çok kısa veya değişken olduğunda onu ideal hale getirir. Modeli seçip parametreleri kendiniz ayarlayabilir veya Forecast Pro’nun otomatik olarak yapmasına izin verebilirsiniz.
Box-Jenkins
Kararlı veri kümeleri için Forecast Pro, çarpımsal bir mevsimsel Box-Jenkins modelini destekler. Model, eksiksiz bir ekran yönelimli teşhis yelpazesi kullanılarak tamamen otomatik veya etkileşimli olarak oluşturulabilir.
Dinamik Regresyon
Önemli öncü göstergeler varsa, Forecast Pro’nun dinamik regresyonunu kullanın. Bağımsız değişkenler, gecikmeli veya dönüştürülmüş değişkenler dahil edebilir ve genelleştirilmiş Cochrane–Orcutt modelleri oluşturabilirsiniz. Forecast Pro’nun kendi kendini yorumlayan teşhisini kullanarak, birkaç fare tıklamasıyla alternatif modeller oluşturabilir ve karşılaştırabilirsiniz.
Olay Modelleri
Olay modelleri, terfiler, grevler veya diğer düzensiz oluşumlar gibi özel olaylar için ayarlamalar sağlayarak üstel yumuşatmayı genişletir. Çeşitli boyut veya türlerdeki promosyonlar veya Paskalya ve Roş Aşana gibi hareketli tatiller gibi birkaç farklı türdeki etkinlik için ayar yapabilirsiniz. Forecast Pro’nun sezgisel Event Manager’ını kullanarak olayları oluşturmak, ayarlamak ve sürdürmek kolaydır.
Çok Düzeyli Modeller
Çok düzeyli modeller, tüm toplama düzeylerinde tutarlı öngörüler üretmek için verileri yukarıdan aşağıya veya aşağıdan yukarıya bir yaklaşım kullanılarak uzlaştırılabilen gruplar halinde toplamanıza olanak tanır. Mevsimsel ve olay indeksleri, üst düzey toplamlardan çıkarılabilir ve alt düzey verilere uygulanabilir.
Yeni ürün Öngörme
Forecast Pro, yeni ürünleri öngörmek için analoji yoluyla öngörme, öğe değiştirme ve Bas difüzyon modeli dahil olmak üzere çeşitli yöntemler içerir.
Mevsimsel Basitleştirme
Yılda 12’den fazla gözlem içeren verileri öngörüyorsanız bu yararlı bir tekniktir. Mevsimsel Sadeleştirme, verileri modellemek için kullanılan mevsimsel endekslerin sayısını azaltır ve genellikle öngörü doğruluğunu önemli ölçüde artırır.
Düşük Hacim Modelleri
Düşük hacimli ve “seyrek” verileri (yani, talebin genellikle sıfır olduğu veriler) barındırmak için Croston’ın aralıklı talep modeli ve ayrık veri modelleri sağlanmıştır.
Eğri Uydurma
Eğri uydurma, verilerinizin takip ettiği eğrinin genel biçimini tanımlamanın hızlı ve kolay bir yolunu sağlar. Forecast Pro, düz çizgi, ikinci dereceden, üstel ve büyüme (S-eğrisi) olmak üzere dört tür eğriyi destekler.
Basit Metotlar
Bu “basit” modeller son derece yararlı olabilir. Hareketli ortalama, “geçen yılla aynı”, yüzde büyüme ve sabit öngörü değeri modelleri dahildir.