Datenprognose 4 gaengige Modelle fuer Unternehmen

Daten Prognosen March 25, 2021

Einfuehrung in die Datenprognose

Es geht nicht darum, wie viele Daten ein Unternehmen sammelt. Es geht darum, wie sie die Daten nutzen, um ihren Betrieb einen Mehrwert zu verleihen.

Mit Datenprognosen koennen Unternehmen zukuenftige Umsaetze und Kundennachfragen abschaetzen, um die Ressourcenzuweisung und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Infolgedessen koennen Eigentuemer unnoetige Inventar-, Arbeits- und Gemeinkosten sparen.

4 Haeufige Arten von Datenprognosen

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Es gibt mehrere Methoden, mit denen Unternehmen Datenprognosen durchfuehren koennen. Je nach Technik koennen Unternehmen ihren Kundenservice aktiv verbessern, Business Intelligence und interne Prozesse. Daher sollten Eigentuemer die vier gaengigsten Datenprognosemodelle ueberpruefen, um festzustellen, welches ihre Anforderungen am besten erfuellt.

Das Prognosemodell der Times-Serie

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Das Zeitreihenmodell verwendet historische Daten, um signifikante Muster zu definieren und zuverlaessige Prognosen zu gewaehrleisten. Dies ermoeglicht es Unternehmen, Abhaengigkeiten zu identifizieren und wie sich die Beziehungen im Laufe der Zeit entwickeln. Mit visuellen Hilfen wie Liniendiagrammen koennen Eigentuemer tatsaechlich sehen, wie sich die Trends auf ihr Unternehmen auswirken.

Das Zeitreihenmodell umfasst sieben Schritte, die analytische Daten zur Schaetzung zukuenftiger Ergebnisse verwenden. Manager koennen diese Schritte in einer digitalen Tabelle oder einem automatisierten Managementsystem durchfuehren.

1. Zusammenstellen der zeitbasierten Daten (Zeit- und Werte-Serie)

2. Geben Sie die zeitbasierten Informationen in einer Spalte einer Tabelle ein

3. Fuegen Sie die restlichen Daten in die folgende Spalte ein

4. Markieren Sie die relevanten Daten

5. Klicken Sie auf die Prognose

6. Fuellen Sie ein Linien- oder Balkendiagramm (abhaengig von der Art der Daten)

7. Waehlen Sie das Enddatum

Das oekonometrische Modell

Das oekonometrische Modell richtet sich an Unternehmen im Bereich der Wirtschaft und erfordert Angebots- und Nachfrageprognosen. Diese Technik verwendet komplexere Daten, um statistische Modelle zu erstellen und Prognosen zu entwickeln. Das oekonometrische Modell selbst ist ziemlich grundlegend und besteht aus acht Stufen.

1. Differenzieren Sie die abhaengigen und unabhaengigen Variablen

2. Formulieren Sie eine Hypothese

3. Sammeln Sie Datensaetze in drei Kategorien, X, Y und Z

4. Zeichnen Sie die Datenpunkte in einem Diagramm, um Anomalien zu lokalisieren

5. Definieren Sie die Beziehung zwischen Variablen

6. Formulieren Sie Algorithmen basierend auf den Transformationen

7. Definieren Sie die Auswirkungen, die Variablen aufeinander haben

8. Fuegen Sie eine weitere Gruppe fuer Variablen hinzu, die weitere Analysen erfordern

Das voraussagentale Prognosemodell

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Die wertenden Prognosen umfassen verschiedene Modelle, die jeweils subjektive und intuitive Daten verwenden. Dies ist praktisch, wenn es keine Informationen gibt, auf die Vorhersagen basieren koennen, z. B. Startups und Unternehmen, die mit unsicheren Marktbedingungen konfrontiert sind, sollten in Erwaegung ziehen, wertvollere Prognosem Die Eigentuemer sollten jedoch die Hauptmerkmale von Urteilsmodellen beruecksichtigen.

Verlangt einen eigensinnig Ansatz

Geht von verschiedenen Variablen aus

Hat schwerwiegende Einschraenkungen

Die Genauigkeit verbessert sich mit neuen Daten

Organisationen verwenden dieses Modell hauptsaechlich fuer Forschungs- und Entwicklungsprojekte, die keine Vorinformation haben. Um Daten zu sammeln, koennen Unternehmen Fokusgruppen halten, Feedback von Experten generieren und Umfragen starten, um ihre Erkenntnisse zu verbessern.

Das Delphi-Modell

Das Delphi-Modell stuetzt seine Prognosen auf die Informationen, die ein Expertengremium bereitstellt. Bei dieser Technik wird davon ausgegangen, dass die Informationen, die eine Expertengruppe anbietet, wirkungsvoller sind als eine Einzelperson. Mit anderen Worten, das Delphi-Modell stuetzt sich auf die Macht der Zahlen. Um mehr Daten zu generieren, fuehren einige Organisationen sogar mehrere Runden dieses Modells durch.

Manager stellen den Experten in der Regel eine Reihe von Fragen und identifizieren die gaengigste Antwort. Anschliessend uebertragen sie diese Antwort in ihr Vorhersagemodell, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Organisationen koennen diesen Prozess wiederholen, um ihre Schaetzungen zu ueberarbeiten und zu verbessern. Der wichtigste Teil dieser Strategie ist jedoch die Auswahl des richtigen Expertengremiums. Manager muessen sicherstellen, dass jeder Einzelne unvoreingenommen ist und ueber die entsprechende Erfahrung verfuegt.

Datenprognosemethoden fuer kuenstliche Intelligenz

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Viele Datenprognoseloesungen verwenden maschinelles Lernen und kuenstliche Intelligenz (KI) Technologie, um ihre Prognosegenauigkeit zu verbessern. KI entwickelt ausgefeilte Algorithmen, um zukuenftige Ergebnisse vorherzusagen und aus Echtzeitdaten zu lernen. Unternehmen und Kunden treffen auf KI-Technologie, wenn sie Produktempfehlungen, Suchmaschinenergebnisse und Umsatzprognosen sehen.

Empfehlungen zu Produkten und Inhalten

Viele Online-Unternehmen wie Amazon nutzen KI, um Kaufmuster von Kunden zu verfolgen und ihr Verhalten vorherzusagen. Basierend auf den frueheren Kaeufen des Verbrauchers kann KI schaetzen, wann sie als naechstes kaufen und welche Art von Produkt sie kaufen wird. Auf diese Weise koennen Online-Haendler eine Registerkarte fuer Produktempfehlungen generieren und Impulskaeufe bewerben.

Unternehmen koennen diese Technologie sogar noch einen Schritt weiter gehen, indem sie Kundenprofile entwickeln und die Demografie analysieren. Dies ermoeglicht es Marketingteams, ihre Zielaktionen und Kampagnen zu verbessern. Einzelhaendler mit Treueprogrammen koennen diese Informationen nutzen, um Marketing-E-Mails zu automatisieren.

Genauigkeit der Suchmaschine

KI ist, wie Google, Bing und andere Suchmaschinen in der Lage sind, relevante Ergebnisse fuer die Nutzersuche zu fuellen. Je mehr Benutzer auf den Websites suchen, desto besser koennen sie ihre Optimierungsseite verfeinern. Jetzt verwenden Einzelhaendler dieselbe Technik, um die Online-Produktsuche zu verbessern.

Predictive Analytics

Predictive Analytics verwendet KI auch, um das zukuenftige Angebot und die zukuenftige Nachfrage zu schaetzen, damit Unternehmen ihre Bestandsverwaltung optimieren koennen. Andernfalls sind sich Unternehmen der Trends der Schwellenlaender und Kundenpraeferenzen nicht bewusst. Dies koennte zu Ueber- und Unterlagsprodukten fuehren und die Rentabilitaet erheblich verringern.

Mit Predictive Analytics koennen Unternehmen Bestellungen reduzieren oder erhoehen, um die Umsatz- und Gewinnmargen zu maximieren. Dies gibt Einzelhaendlern und Restaurants einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenueber anderen, die diese Faehigkeit nicht haben. Eigentuemer koennen diese Technologie sogar verwenden, um den Personalbedarf vorherzusagen, um die Unterbesetzung oder Ueberbesetzung eines Ereignisses zu verhindern.