データ予測-企業のための4つの一般的なモデル
データ予測の概要
ビジネスが収集するデータの量ではありません。それは、彼らが彼らの業務に価値を付加するためにデータをどのように使用するかについてです。
データの予測により、企業は将来の売上と顧客の需要を見積もり、リソース割り当てと運用効率を最適化できます。その結果、所有者は不要な在庫、人件費、間接費を節約することができます。
データ予測の4つの一般的なタイプ
企業がデータ予測を実行するために使用できる方法は複数あります。技術に応じて、企業は積極的に顧客サービスを改善することができ、ビジネスインテリジェンス、内部プロセス。したがって、所有者は最も一般的な4つのデータ予測モデルを確認して、ニーズに最も適しているものを判断する必要があります。
時系列予測モデル
時系列モデルは、履歴データを使用して有意なパターンを定義し、信頼できる予測を保証します。これにより、企業は依存関係を特定し、時間の経過とともに関係をどのように進化させるかを特定できます。折れ線グラフなどの視覚補助機能を使用すると、オーナーはトレンドが会社に与える影響を実際に見ることができます。
時系列モデルには、分析データを使用して将来の成果を推定する 7 つのステップが含まれます。管理者は、デジタルスプレッドシートまたは自動管理システムでこれらの手順を実行できます。
1.時間ベースのデータ（時間および値系列）の組み立て
2.スプレッドシートの1つの列に時間ベースの情報を入力します
3.残りのデータを次の列に挿入します。
4.関連データを強調表示
5.[予測] オプションをクリックします。
6.折れ線グラフまたは棒グラフへの移入（データのタイプに応じて）
7.終了日を選択してください
計量モデル
計量モデルは、経済学の分野内の企業に応え、需要と供給の予測を必要とします。この手法では、より複雑なデータを使用して統計モデルを作成し、予測を作成します。計量モデル自体は、8段階からなるかなり基本的です。
1.従属変数と独立変数を区別する
2.仮説を策定する
3.X、Y、Z の 3 つのカテゴリにデータセットを収集する
4.グラフ上にデータポイントをプロットして、異常を特定する
5.変数間の関係を定義する
6.変換に基づくアルゴリズムの定式化
7.お互いに与える影響変数を定義する
8.さらなる分析が必要な変数に別のグループを追加する
判断予測モデル
判断予測には、主観的で直感的なデータを使用して、それぞれがさまざまなモデルが含まれています。これは、新製品の発売など、予測に基づく情報がない場合に便利です。不確実な市場状況に直面する新興企業や企業は、判断予測モデルの使用を検討する必要があります。しかし、所有者は判断モデルの主な特性を考慮する必要があります。
- 意見に基づくアプローチをとる
- 異なる変数を仮定します
- 厳しい制限がある
- 新しいデータで精度が向上
組織は、主に事前情報がない研究開発プロジェクトにこのモデルを使用します。データを収集するために、企業はフォーカスグループを保持し、専門家からのフィードバックを生成し、調査を開始して洞察を向上させることができます。
デルファイモデル
Delphiモデルは、専門家のパネルが提供する情報に基づいて予測します。この手法は、専門家グループが提供する情報が個人よりもインパクトのあるものであることを前提としています。言い換えれば、デルファイモデルは数の累乗に依存しています。より多くのデータを生成するために、組織によっては、このモデルの複数のラウンドを実行することさえあります。
管理者は、通常、専門家の一連の質問をし、最も一般的な応答を特定します。その後、この応答を予測モデルに転送して、さらなる洞察を生成します。組織はこのプロセスを繰り返して、見積もりに改訂および改善することができます。しかし、この戦略の最も重要な部分は、専門家の適切なパネルを選択することです。管理者は、各個人が公平であり、適切な経験を持っていることを確認する必要があります。
人工知能データ予測方法
多くのデータ予測ソリューションは、機械学習と人工知能 (AI) 技術を使用して、予測精度を向上させます。AIは、将来の成果を予測し、リアルタイムのデータから学ぶための高度なアルゴリズムを開発しています。企業や顧客は、製品の推奨事項、検索エンジンの結果、売上予測を確認すると、AI テクノロジに遭遇します。
製品およびコンテンツの推奨事項
Amazonなどの多くのオンライン企業は、AIを使用して顧客の購入パターンを追跡し、その行動を予測しています。消費者の以前の購入に基づいて、AIは次の購入時期と製品の種類を見積もることができます。これは、オンライン小売業者が製品レコメンデーションタブを生成し、インパルス購入を促進する方法です。
企業は、顧客プロファイルを開発し、人口統計を分析することで、このテクノロジーをさらに一歩進めることもできます。これにより、マーケティングチームはターゲットプロモーションやキャンペーンを改善できます。ロイヤルティプログラムを持つ小売業者は、この情報を使用してマーケティングメールを自動化できます。
検索エンジンの精度
AI は、Google、Bing、およびその他の検索エンジンが、ユーザー検索に関連する結果を入力する方法です。サイトを検索するユーザーが多いほど、最適化ページを微調整することができます。現在、小売業者はオンライン製品の検索を改善するために同じ技術を使用しています。
予測分析
予測分析では、AIを使用して将来の需要と供給を見積もり、企業は在庫管理を最適化することができます。さもなければ、企業は新興市場の動向や顧客の好みに気づいていません。これにより、商品の在庫が過少になり、収益性が大幅に低下する可能性があります。
予測分析により、組織は発注書を削減または増やして、売上と利益率を最大化できます。これにより、小売業者やレストランでは、この機能を持たない他社よりも大きな競争優位性が得られます。オーナーはこの技術を使用して、イベントの下や人件数不足を防ぐために人員の必要性を予測することさえできます。
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