Что такое прогнозирование?
Прогнозирование – это предсказание, сделанное путем изучения статистических данных и прошлых закономерностей. Компании используют программные инструменты и системы для анализа больших объемов данных, собранных за длительный период. Затем программное обеспечение прогнозирует будущий спрос и тенденции, помогая компаниям принимать более точные финансовые, маркетинговые и операционные решения.
Почему прогнозирование так важно?
Прогнозирование играет роль инструмента планирования, который позволяет компаниям подготовиться к неопределенности, которая может возникнуть в будущем. Таким образом, менеджеры могут уверенно реагировать на изменения, контролировать бизнес-операции и принимать стратегические решения, которые способствуют будущему росту. Примеры целей прогнозирования см. ниже.
- Более эффективное использование ресурсов.
- Визуализация бизнес-продуктивности.
- Установить время запуска новых товаров или услуг.
- Оценивание текущих затрат.
- Прогнозирование будущих событий, например объемов продаж и заработка.
- Пересмотр решений менеджмента.
Какими бывают типы методов прогнозирования?
Методы прогнозирования могут быть качественными и количественными.
Качественные методы
Качественное прогнозирование основано на краткосрочных прогнозах специалистов по маркетингу. Если статистических данных недостаточно, можно использовать качественные методы. Два стандартных примера использования см. ниже.
- Методы исследования рынка, такие как анкетирование и опросы, определяют потребительский спрос.
- Дельфийский метод предусматривает опрос экспертов в определенной области, чтобы собрать их мнения и предсказать тенденции в этой области.
Количественные методы
Модели количественного прогнозирования используют содержательную статистику и статистические данные для прогнозирования долгосрочных будущих тенденций. Стандартные примеры использования количественных методов см. ниже.
- Эконометрическое моделирование позволяет анализировать наборы финансовых данных, таких как данные о кредитах и инвестициях, для прогнозирования значительных экономических сдвигов и их влияния на компанию.
- Подход индикатора позволяет сравнивать точки данных, чтобы определить отношения между, казалось бы, несвязанными данными. Например, изменения ВВП можно использовать для прогнозирования уровня безработицы.
- В этом сценарии данные о ВВП называются опережающим индикатором, а уровень безработицы – запаздывающим индикатором.
- Прогнозирование временных рядов позволяет анализировать данные, собранные за разные промежутки времени, для прогнозирования будущих тенденций.
Что такое данные временного ряда?
Перекрестные данные охватывают отдельные юридические и физические лица за один и тот же период времени. С другой стороны, данные временных рядов – это любой набор данных, который охватывает информацию за различные промежутки времени. Эти данные отличаются друг от друга, потому что они упорядочивают точки данных по времени. В результате существует возможность корреляции между наблюдениями в соседних интервалах.
Данные временного ряда можно нанести на график с инкрементальными интервалами (или временными шкалами) на оси x и значениями наблюдаемых выборочных данных на оси y. Такие графики временных рядов являются ценными инструментами для визуализации данных. Специалист по работе с данными используют их для определения характеристик данных прогнозирования. Несколько примеров характеристик данных временных рядов см. ниже.
Данные о тенденциях во времени
В данных о тенденциях значения y увеличиваются или уменьшаются со временем, что делает график линейным. Например, данные о населении могут увеличиваться или уменьшаться линейно со временем.
Сезонность
Сезонные шаблоны возникают, когда данные временных рядов показывают регулярные и предсказуемые шаблоны с временными интервалами менее года. Этот шаблон данных может проявляться в виде резких подъемов или других аномалий на линейном графике. Например, розничные продажи магазина могут увеличиться в праздничные дни в декабре и апреле.
Структурные разрывы
Иногда модель поведения данных временных рядов внезапно меняется в определенный момент времени. График временного ряда может внезапно смещаться вверх или вниз, создавая структурный разрыв или нелинейность. Например, многие экономические показатели резко изменились в 2008 г. после начала мирового финансового кризиса.
Что такое прогнозирование с помощью временных рядов?
Прогнозирование с помощью временных рядов – это научная методика анализа данных на основе машинного обучения и других компьютерных технологий для изучения прошлых наблюдений и прогнозирования будущих значений данных временных рядов. Примеры прогнозирования с помощью временных рядов см. ниже.
- Астрономические данные состоят из сведений о повторяющихся движениях планет на протяжении веков. Такие данные можно использовать для прогнозирования астрономических событий, таких как затмения и кометы.
- Прогноз погоды основан на модели ветра и температуры для прогнозирования изменений погоды.
- Ученые могут использовать данные о рождаемости и миграции для прогнозирования роста населения.
Анализ временных рядов и прогнозирование с помощью временных рядов
Анализ временных рядов направлен на исследование основных причин в любых данных временных рядов. Эта область исследования направлена на то, чтобы понять причину, которая стоит за набором данных временных рядов. Нередко аналитиками приходится делать предположения и декомпозировать или разбивать данные, чтобы извлечь значимые статистические данные и другие характеристики.
Анализ временных рядов – это понимание набора данных, тогда как прогнозирование – это его предсказание. Три шага прогностического моделирования см. ниже.
- Задайте вопрос и соберите примерный набор данных временного ряда, который отвечает на этот вопрос за прошедший период времени.
- Обучите компьютерное ПО или алгоритм прогнозирования, используя предыдущие значения.
- Используйте алгоритм прогнозирования для будущих наблюдений.
Как работает прогнозирование с помощью временных рядов?
Специалисты по работе с данными используют модели прогнозирования временных рядов, чтобы делать более точные прогнозы. Сначала они проводят исследовательский анализ данных, чтобы выбрать лучшие алгоритмы прогнозирования, а затем используют модели машинного обучения для прогнозирования. Некоторые широко используемые модели прогнозирования см. ниже.
Модели декомпозиции
Модели декомпозиции разлагают или разбивают данные временных рядов на три компонента.
- Направленный компонент
- Сезонный компонент
- Компонент шума, не принадлежащий ни к одной из двух вышеуказанных групп
Другой метод анализа данных временных рядов состоит в том, чтобы разбить их на два компонента: предсказуемые и непредсказуемые компоненты данных.
Модели на основе сглаживания
Сглаживание данных – это статистический метод, который включает удаление выбросов или точек данных, которые значительно отличаются от остального набора данных. Эти модели прогнозирования делают основную категорию шаблонов более наглядной, устраняя случайные вариации данных.
Модели на основе регрессии
Авторегрессия – это модель прогнозирования, которая использует наблюдения за предыдущими временными шагами для определения математической взаимосвязи между двумя точками данных. Затем применяется математическое соотношение для оценки неизвестной будущей стоимости. В зависимости от используемой регрессионной модели математическое уравнение учитывает предыдущие ошибки прогноза и предыдущие сезонные значения, улучшая прогноз с течением времени.
Каковы ключевые стандартные примеры использования прогнозирования?
Благодаря прогнозированию компании получают актуальную и достоверную информацию как о настоящем, так и о будущем. Стандартные примеры использования прогнозирования см. ниже.
Операции. Как компания More Retail Limited использует автоматизацию для прогнозирования продаж продукции?
More Retail Ltd. (MRL) входит в четверку крупнейших продовольственных ритейлеров Индии с доходом в несколько миллиардов долларов. Компания имеет широкую сеть магазинов и сложную цепочку поставок дистрибьюторов. Для оценки и заказа запасов использовался ручной ввод менеджеров, однако это повлияло на качество обслуживания клиентов, особенно в категории свежих продуктов. Компания MRL использовала сервисы прогнозирования AWS для создания автоматизированной системы заказов, которая сократила потери свежих продуктов на 30 %.
Производство. Как Foxconn использует прогнозирование для управления производственным спросом?
Hon Hai Technology Group (Foxconn) – крупнейший в мире производитель электроники и поставщик решений. Во время пандемии COVID-19 компания Foxconn столкнулась с беспрецедентной волатильностью потребительского спроса, поставок и мощностей. Компания сотрудничала с Лабораторией решений Amazon Machine Learning, чтобы составить точные прогнозы чистых заказов для завода в Мексике. Эти прогнозы позволили достичь годовой экономии более 500 000 US.
Поддержка клиентов. Как компания Affordable Tours использует прогнозирование продаж для повышения качества обслуживания клиентов?
Affordable Tours.com – один из крупнейших поставщиков туров с сопровождением, круизов, речных круизов и активного отдыха в США. Компания делала все возможное, чтобы выделить ресурсы при обработке большого количества звонков клиентов. Иногда количество агентов было слишком велико, а иногда – слишком мало, что снижало качество работы с клиентами и увеличивало количество пропущенных звонков. Компания использовала Amazon Forecast, чтобы лучше прогнозировать объемы звонков клиентов, и смогла на 20 % уменьшить количество пропущенных звонков.
.de30073e00c801b56d8b61a4c7812edd9798d1a0.png)
Что такое Amazon Forecast?
Amazon Forecast – это полностью управляемая служба прогнозирования временных рядов, основанная на машинном обучении и предназначенная для анализа бизнес-метрик. Для начала работы не требуется опыт машинного обучения. Необходимы только статистические данные, а также любые дополнительные данные, которые, по вашему мнению, могут повлиять на прогнозы. После предоставления данных Amazon Forecast автоматически проверит их и определит, что является значимым. Затем сервис создает модель прогнозирования, которая может составлять прогнозы на 50 % более точными, чем модели, которые рассматривают только данные временных рядов.
Чтобы начать работу с сервисом, создайте бесплатный аккаунт Amazon сегодня и получите уровень бесплатного пользования AWS. В течение первых двух месяцев использования Amazon Forecast новые клиенты AWS получают до 10 000 поколений прогнозов временных рядов в месяц; до 10 ГБ хранилища данных в месяц и до 10 часов обучения в месяц.