预测模型:模型的类型和详细指南

预测模型

当新的和现有的企业有一个提供预期结果和趋势概览的视觉参考时,它们往往会运作得更好。 在规划未来时,成功的企业经常采用预测模型。
在本文中,我们将了解在业务中如何使用最常见的预测模型类型,并概述如何创建时间序列模型等基本模型。

什么是预测模型?

预测模型是企业用来预测销售、供需、消费者行为和其他结果的众多工具之一。 这些模型在销售和营销领域特别有用。 企业使用 多种预测方法 提供不同程度的信息。 使用预测模型的吸引力,从简单到复杂,源于对预期结果的视觉参考。

预测模型的类型

虽然有多种方法可以预测业务和财务结果,但企业使用四种主要类型的模型或方法来预测未来行动。 通过以下常见预测模型示例,您将更好地了解公司如何使用这些方法来改进其业务实践和 客户体验:

  • 时间序列预测模型
  • 计量经济模型
  • 判断预测模型
  • 德尔菲法

#1。 时间序列预测模型s

这是依赖历史数据提供准确预测的预测模型类型之一。 当您了解变量如何随时间(数小时、数周、数月或数年)相互作用时,您将能够更有效地可视化数据模式。

虽然有多种方法可用于构建时间序列预测模型,但您可以通过遵循电子表格中的这些广泛阶段,利用从最近的分析数据中获得的知识来估计结果:

  • 准备好基于时间的数据(时间序列和值序列)。
  • 在第一列中,输入涉及时间或持续时间的编译数据。
  • 在下一列中,输入您要预测的剩余值。
  • 选择相关数据。
  • 单击数据选项卡,然后单击预测组,最后单击预测表。
  • 访问工作表,然后在折线图和条形图之间进行选择。
  • 在“预测结束”框中确定结束日期,然后单击“创建”。

创建时间序列预测模型后,您需要对其进行解释,以便对业务的未来做出最佳预测。

#2。 计量经济模型

经济学家经常使用计量经济预测模型来预测 供需变化,以及价格变化。 在整个创建过程中,这些模型包含了复杂的数据和知识。 这类 统计模型,顾名思义,对于预测未来的经济发展很有用。

这类预测模型的基本结构如下:

  • 确定您的自变量和因变量。 您想测试哪种经济关系? 例如,您可以询问“X 对 Y 有影响吗?”
  • 创建一个假设来检验这种关系。 考虑可能影响“Y”的其他变量并将它们标记为“Z”,也称为控制变量。
  • 收集包含“Y”、“Z”和“X”的数据集。
  • 绘制此数据以查看是否存在任何异常或异常值。
  • 确定“Y”和“X”之间的关系是线性、二次还是其他类型的关系。
  • 使用您熟悉的数学方法计算变换。
  • 解释“Y”对“X”的影响。 与您的假设相关的“X”是什么意思?

要进一步分析您的发现,请将“W”变量添加到此回归中。

#3。 判断预测模型

为了做出预测,各种判断性预测模型使用主观和直观的数据。 例如,有时没有数据可供参考。 在推出新产品或应对动荡的市场条件时,判断性预测模型会派上用场。

判断模型的一些特点如下:

  • 从主观的、固执己见的角度来处理问题。
  • 假设有特定变量。
  • 它有限制。
  • 随着附加信息的包含,准确性提高。

这种形式的预测模型在研发领域非常有用。 焦点小组和专家小组可以提供任何计算模型都无法提供的洞察力。 例如,公司可能会在开发特定产品功能时更好地分析他们的方向,方法是调查一群人他们在产品中寻找什么。

#4。 德尔福模型

该方法广泛用于根据专家小组提供的信息预测趋势。 这个过程是基于德尔福方法的,它与德尔福的Oracle有关。 假设一个群体提供的答案比一个人提供的答案更有用和更公正。 参与的总轮数可能会根据研究人员在组织或小组中的目标而有所不同。

这些专家轮流回答一系列问题,最终得出公司正在寻找的“正确答案”。 随着专家根据小组其他成员提供的新信息修改他们以前的假设,信息的准确性随着每一轮的提高而提高。 该方法在满足预定度量时结束。

以下是您在创建自己的判断预测模型时可以采取的步骤:

#1。 选择一个促进者。

在选择主持人来管理讨论之前,请考虑个人的中立性和个人的研究经验。 例如,这个职位可以由研发负责人选择。

#2。 选择您的专家

当一家公司对尚未上市的产品进行研究时,它依靠一个匿名专家小组来提供反馈。 专家可以是对特定主题具有广泛知识的任何人。 例如,在设计新的游泳产品的情况下,公司可能会联系该领域的教练或安全专家。 他们甚至可能会接触使用类似物品的专业运动员或长期客户。

#3。 指定问题

寻求解决问题的公司必须首先披露有关情况的细节,以及任何有助于他们做出明智结论的重要细节。 这确保每个人都知道对他们的期望。 企业可能希望开发一种新颖的单蹼,其功能是竞争对手都没有尝试过的。

#4。 第一轮提问

第一组问题介绍了主题并开始了讨论。 专家将阅读信息,提供匿名反馈,并将其返回给协调人。

#5。 第二轮提问

在审查了专家组的回复、编辑内容、过滤掉无关数据并扫描内容以查找常见主题之后,主持人向专家组提供新信息。 小组成员可以匿名研究之前的回复,并根据新知识重新提交对他人陈述的回复。 他们对协调人的反应感到不满。

#6。 第三轮问题

在将调查发送给专家组之​​前,主持人将检查新的回复并过滤可能最后一次提供的材料。 然而,这个过程可能会重复,直到达成广泛的共识,这可能需要三到四次迭代。

#7。 采取一些行动

一旦研究人员收集到足够的信息,他们就可以着手任何计划,将他们的发现付诸行动。 这可能是新产品开发的开始或他们不确定的项目的开始制造。

人工智能 (AI) 方法

技术领域的公司利用人工智能 (AI) 方法来预测特定的增长领域。 因此,使用数学算法,这些预测模型会产生非常精确的结果。 支撑人工智能的技术预测了广泛的用户结果,并有助于生成显示在特定网站上的“您也可能喜欢”的建议。
以下是一些常见的人工智能预测方法的例子:

#1。 产品和内容推荐

大型在线组织利用人工智能来预测客户在其网站上的行为,包括未来购买的可能性。 此外,网站用户通过称为“协作过滤”的过程获得推荐产品,该过程涉及结合个人资料信息和人口统计数据对消费者数据进行聚类和解释。 因此,更多的数据会带来更好的结果。

假设您正在浏览一个流行的在线购买网站并遇到一个名为“Fender Bender”的棋盘游戏。 如果您进入网页底部,您会看到已根据喜欢 Fender Bender 的个人推荐了相关游戏。

#2。 搜索引擎准确性

人工智能方法可以提高您在搜索引擎优化页面 (SERP) 上看到的结果的准确性。 谷歌使用机器学习算法为搜索者提供出色的结果,电子商务领域的其他公司也在使用类似的人工智能技术来改进他们的搜索引擎。

假设您正在使用著名的搜索引擎来查找“女靴子。” 当您单击搜索图标时,您将被转到包含女靴的结果页面。 他们中的许多人提供冬靴、考究的靴子、雨靴和其他想法,因此您可以通过输入“女性冬靴”来进一步优化搜索,然后再次单击搜索按钮以查看更精选的结果列表。

#4。 预测分析

公司利用人工智能通过分析数据集和预测未来趋势来改善客户服务。 使用人工智能技术提供的信息,呼叫中心经理可以判断特定一天或一周所需的人员数量。

例如,呼叫中心经理检查他的计算机软件以查看该组织当天可能接到多少电话。 于是,他决定雇佣四名工人,让其余的工作人员放一天假。

结论

预测模型通过提供有关未来事件(包括其发生率和规模)的关键知识,使企业能够采取必要的步骤来实现特定目标。 预测可以是定性的或定量的,取决于收集的信息及其性质,这通常是主观的或客观的,因此取决于数学计算或根本没有数学计算。

因此,根据业务,管理层决定应用最佳预测模型。 它取决于内部和外部因素,以及外部因素是否可控。 政府法规、竞争战略、自然灾害和其他不可控的情况都可能是不可控因素的例子。

预测模型常见问题解答

量化预测模型有哪两类?

这两类定量模型包括时间序列模型和因果模型。

哪种类型的预测方法定性或定量更好?

尽管定量技术已被证明比定性技术更准确,但它们并非适用于所有情况,尤其是在没有高质量和可靠历史数据的情况下。

你如何解释预测的准确性?

预测准确性是实际需求和预计需求之间的差异。 如果您可以评估之前的需求预测中的错误程度,您可以将其纳入未来的预测中,并对您的计划进行必要的更改。

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