Farklı Zaman Dönemleri İçin En Doğru Öngörü Yöntemi Nedir?
Doğru kısa vadeli ve uzun vadeli tahminler, finansal olarak başarılı bir işletme yürütmenin hemen hemen her yönü için kritik öneme sahiptir. Bütçeleme, satış geliri tahminleri, üretim ve stok, insan kaynakları talep planlama ve satın alma için doğru tahminlere ihtiyacınız var. Doğruluk konusunda, talep beklentilerini doğru bir şekilde modelleme ve hem zaman diliminden hem de farklı dönemlerin sayısından bağımsız olarak hem rastgele değişimleri hem de öngörülemeyen olayları hesaba katmak hayati önem taşır.
Öngörü Hatalarının Önemi
Tahmin değişkenlerinin karmaşıklığı yüzde 100 doğru tahmin oluşturmayı imkansız hale getirir. En iyi çabalarınıza rağmen, her zaman bazı rastgele değişimler olacaktır. Ancak, doğru modeli kullanarak ve hata durumlarının önceden belirlenmiş sınırlar dahilinde olup olmadığını belirlemek için sonuçları düzenli olarak izleyerek periyodik tahmin doğruluğunu artırabilirsiniz. Hatalar, iyi iş kararları verebilme yeteneğinizi önemli ölçüde etkiler, bu nedenle hem olumlu hem de olumsuz ortalamaları, yüzdeleri ve ortalama sapmalarını mümkün olduğunca azaltan bir model seçmek önemlidir.
Tahmin Seçenekleri
Naif tahmin, tarihi ortalama ve zaman serisi analizi en yaygın tahmin yöntemleri arasındadır. Naif tahminler bazı durumlarda basit ve kullanışlıdır, fakat aynı zamanda doğası gereği yanlışdır. Tarihi ortalama, “beyaz gürültü” denilen ve ortadan kaldırılması zor rastgele değişikliklere tabidir. Buna karşılık, bir zaman serisi analizi çok yönlü ve daha doğru bir tahmin yöntemidir. Bir zaman dizisi, her saat, gün, hafta, ay veya yıl gibi zaman içinde veya farklı sürelerde ardışık noktalarda ölçülen, zaman sıralı bir gözlem dizisidir.
Zaman Serileri Tahmini
Bir zaman serisi, tüketici talebi, kazançlar, karlar, gönderiler, kazalar, üretim ve verimlilik gibi şeyleri izlemek için yararlı bir tahmin yöntemidir. Zaman serisi tahminleri, mevsimsellik, trendler ve döngüler gibi geçmiş davranışların gelecekteki davranışları öngördüğünü varsayar. Zaman serisi verilerini topladıktan sonra, zaman serisi değişkeni kullanarak zaman ve değişken arasındaki ilişkiyi görüntülersiniz. Zaman yatay eksende ve zaman serisi değişkeni dikey eksendedir. Bu grafiksel gösterim, zaman serisi verilerini, ilgili zaman periyotlarından bağımsız olarak faydalı bir tahmin aracı yapan şeydir.
Zaman Serileri Verilerini Birleştirme
Tahmin kombinasyon sistemi, kısa vadeli ve uzun vadeli verileri kapsamlı bir zaman serisi analizinde birleştirmenin iyi bir yoludur. Bunu, birden fazla döneme ait verileri içeren bir tahmin oluşturmak için veri toplayıp sürekli toplayarak yaparsınız. Örneğin, haftalık, aylık ve yıllık tahminleri tamamlamak için saat başı topladığınız verileri çağrı merkezi hacimlerinde birleştirin. Elde edilen toplam grafikler, hem kısa vadeli hem de uzun vadeli iş kararları vermeniz için gereken bilgileri sağlar.