Prevision des donnees - 4 modeles communs pour les entreprises

Prévision des données March 25, 2021

Introduction a la prevision des donnees

Il ne s'agit pas de la quantite de donnees collectees par une entreprise. Il s'agit de la facon dont ils utilisent les donnees pour ajouter de la valeur a leurs operations.

Grace a la prevision des donnees, les entreprises peuvent estimer les ventes futures et la demande de leurs clients afin d'optimiser l'allocation des ressources et l'efficacite operationnelle. Par consequent, les proprietaires peuvent economiser des couts inutiles de stock, de main-d'oeuvre et de frais generaux.

4 Types courants de prevision des donnees

4 common types of data forecasting 1616534498 5694

Il existe plusieurs methodes que les entreprises peuvent utiliser pour effectuer des previsions de donnees. Selon la technique, les entreprises peuvent ameliorer activement leur service a la clientele, veille d'affaires , et les processus internes. Par consequent, les proprietaires devraient examiner les quatre modeles de prevision des donnees les plus courants afin de determiner lequel repond le mieux a leurs besoins.

Le modele de prevision de la serie Times

the times series forecasting model 1616534498 2920

Le modele de series chronologiques utilise des donnees historiques pour definir des schemas significatifs, assurant ainsi des previsions fiables. Cela permet aux entreprises d'identifier les dependances et comment les relations evoluent au fil du temps. Grace aux aides visuelles, telles que les graphiques lineaires, les proprietaires peuvent reellement voir comment les tendances ont un impact sur leur entreprise.

Le modele de serie chronologique comporte sept etapes qui utilisent des donnees analytiques pour estimer les resultats futurs. Les responsables peuvent effectuer ces etapes dans un tableur numerique ou un systeme de gestion automatise.

1. Assembler les donnees temporelles (series temporelles et valeurs)

2. Saisissez les informations temporelles dans une colonne d'une feuille de calcul

3. Inserez les donnees restantes dans la colonne suivante

4. Mettre en evidence les donnees pertinentes

5. Cliquez sur l'option de prevision

6. Remplir un graphique lineaire ou a barres (selon le type de donnees)

7. Selectionnez la date de fin

Le modele econometrique

Le modele econometrique s'adresse aux entreprises du domaine economique et exige des previsions de l'offre et de la demande. Cette technique utilise des donnees plus complexes pour creer des modeles statistiques et elaborer des previsions. Le modele econometrique lui-meme est assez basique, compose de huit etapes.

1. Differencier les variables dependantes et independantes

2. Formuler une hypothese

3. Recueillir des ensembles de donnees en trois categories- X, Y et Z

4. Tracer les points de donnees sur un graphique pour identifier les anomalies

5. Definir la relation entre les variables

6. Formuler des algorithmes bases sur les transformations

7. Definir l'impact que les variables ont les unes sur les autres

8. Ajouter un autre groupe pour les variables qui necessitent une analyse plus approfondie

Le modele de prevision discretionnaire

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La prevision discretionnaire comprend divers modeles, chacun utilisant des donnees subjectives et intuitives. Cela est pratique lorsqu'il n'y a pas d'informations sur lesquelles baser les predictions, telles que les lancements de nouveaux produits. Les startups et les entreprises qui font face a des conditions de marche incertaines devraient envisager d'utiliser des modeles de prevision discretionnaire. Cependant, les proprietaires devraient tenir compte des principales caracteristiques des modeles de jugement.

Apporte une approche opinionisee

Suppose differentes variables

A de graves limites

Amelioration de la precision avec de nouvelles donnees

Les organisations utilisent surtout ce modele pour des projets de recherche et de developpement qui ne disposent d'aucune information prealable. Pour collecter des donnees, les entreprises peuvent organiser des groupes de discussion, generer des commentaires d'experts et lancer des sondages pour ameliorer leurs connaissances.

Le modele Delphi

Le modele Delphi fonde ses predictions sur les informations fournies par un groupe d'experts. Cette technique suppose que l'information qu'offre un groupe d'experts est plus importante qu'une personne. En d'autres termes, le modele Delphi repose sur la puissance des nombres. Pour generer plus de donnees, certaines organisations effectuent meme plusieurs tours de ce modele.

Les gestionnaires posent generalement aux experts une serie de questions et determinent la reponse la plus courante. Ils transferent ensuite cette reponse dans leur modele predictif pour generer d'autres informations. Les organisations peuvent repeter ce processus pour reviser et ameliorer leurs estimations. Cependant, la partie la plus critique de cette strategie est de choisir le bon groupe d'experts. Les gestionnaires doivent s'assurer que chaque personne est impartiale et possede l'experience appropriee.

Methodes de prevision des donnees de l'intelligence artificielle

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De nombreuses solutions de prevision des donnees utilisent l'apprentissage automatique et la technologie d'intelligence artificielle (IA) pour ameliorer la precision de leurs previsions. L'IA developpe des algorithmes sophistiques pour predire les resultats futurs et apprendre des donnees en temps reel. Les entreprises et les clients rencontrent la technologie IA lorsqu'ils voient les recommandations de produits, les resultats des moteurs de recherche et les previsions de ventes.

Recommandations sur les produits et le contenu

De nombreuses entreprises en ligne, comme Amazon, utilisent l'IA pour suivre les habitudes d'achat des clients et predire leur comportement. Sur la base des achats precedents du consommateur, IA peut estimer quand il achetera ensuite et le type de produit. C'est ainsi que les detaillants en ligne peuvent generer un onglet de recommandation de produit et promouvoir les achats impulsifs.

Les entreprises peuvent meme aller plus loin dans cette technologie en developpant des profils de clients et en analysant les donnees demographiques. Cela permet aux equipes marketing d'ameliorer leurs campagnes et promotions ciblees. Les detaillants qui ont des programmes de fidelisation peuvent utiliser ces informations pour automatiser les courriels marketing.

Precision moteur de recherche

L'IA est la facon dont Google, Bing et d'autres moteurs de recherche peuvent remplir les resultats pertinents pour les recherches des utilisateurs. Plus les utilisateurs recherchent sur les sites, mieux ils sont en mesure d'affiner leur page d'optimisation. Aujourd'hui, les detaillants utilisent la meme technique pour ameliorer la recherche de produits en ligne.

Analyse predictive

L'analyse predictive utilise egalement l'IA pour estimer l'offre et la demande futures afin que les entreprises puissent optimiser la gestion de leurs stocks. Dans le cas contraire, les entreprises ne connaissent pas les tendances des marches emergents et les preferences de leurs clients. Cela pourrait entrainer une surquantite et un sous-stockage des produits, ce qui reduirait considerablement la rentabilite.

Grace a l'analyse predictive, les organisations peuvent reduire ou augmenter les commandes fournisseur afin de maximiser les ventes et les marges beneficiaires. Cela donne aux detaillants et aux restaurants un avantage concurrentiel significatif par rapport aux autres qui n'ont pas cette capacite. Les proprietaires peuvent meme utiliser cette technologie pour prevoir les besoins en personnel afin de prevenir un evenement sous-effectif ou excessif.