Что такое прогнозирование?
Прогнозирование – это предсказание, сделанное путем изучения статистических данных и прошлых моделей. Компании используют программные инструменты и системы для анализа больших объемов данных, собранных за длительный период. Затем ПО прогнозирует будущий спрос и тенденции, помогая компаниям принимать более точные финансовые, маркетинговые и операционные решения.
Почему прогнозирование так важно?
Прогнозирование играет роль инструмента планирования, который позволяет компаниям подготовиться к неопределенности, которая может возникнуть в будущем. Таким образом, менеджеры могут уверенно реагировать на изменения, контролировать бизнес-операции и принимать стратегические решения, которые способствуют будущему росту. Примеры целей прогнозирования см. ниже.
- Более эффективное использование ресурсов.
- Визуализация бизнес-продуктивности.
- Установить время запуска новых товаров или услуг.
- Оценивание текущих затрат.
- Прогнозирование будущих событий, например объемов продаж и заработка.
- Пересмотр решений менеджмента.
Какими бывают типы методов прогнозирования?
Методы прогнозирования могут быть качественными и количественными.
Качественные методы
Качественное прогнозирование основано на краткосрочных прогнозах специалистов по маркетингу. Если статистических данных недостаточно, можно использовать качественные методы. Два стандартных примера использования см. ниже.
- Методы исследования рынка, такие как анкетирование и опросы, определяют потребительский спрос.
- Дельфийский метод предусматривает опрос экспертов в определенной области, чтобы собрать их мнения и предсказать тенденции в этой области.
Количественные методы
Модели количественного прогнозирования используют содержательную статистику и статистические данные для прогнозирования долгосрочных будущих тенденций. Стандартные примеры использования количественных методов см. ниже.
- Эконометрическое моделирование позволяет анализировать наборы финансовых данных, таких как данные о кредитах и инвестициях, для прогнозирования значительных экономических сдвигов и их влияния на компанию.
- Подход индикатора позволяет сравнивать точки данных, чтобы определить отношения между, казалось бы, несвязанными данными. Например, изменения ВВП можно использовать для прогнозирования уровня безработицы.
- В этом сценарии данные о ВВП называются опережающим индикатором, а уровень безработицы – запаздывающим индикатором.
- Прогнозирование временных рядов позволяет анализировать данные, собранные за разные промежутки времени, для прогнозирования будущих тенденций.
Что такое данные временного ряда?
Перекрестные данные охватывают отдельные юридические и физические лица за один и тот же период времени. С другой стороны, данные временных рядов – это любой набор данных, который охватывает информацию за различные промежутки времени. Эти данные отличаются друг от друга, потому что они упорядочивают точки данных по времени. В результате существует возможность корреляции между наблюдениями в соседних интервалах.
Данные временного ряда можно нанести на график с инкрементальными интервалами (или временными шкалами) на оси x и значениями наблюдаемых выборочных данных на оси y. Такие графики временных рядов являются ценными инструментами для визуализации данных. Специалист по работе с данными используют их для определения характеристик данных прогнозирования. Несколько примеров характеристик данных временных рядов см. ниже.
Данные о тенденциях во времени
В данных о тенденциях значения y увеличиваются или уменьшаются со временем, что делает график линейным. Например, данные о населении могут увеличиваться или уменьшаться линейно со временем.
Сезонность
Сезонные шаблоны возникают, когда данные временных рядов показывают регулярные и предсказуемые шаблоны с временными интервалами менее года. Этот шаблон данных может проявляться в виде резких подъемов или других аномалий на линейном графике. Например, розничные продажи магазина могут увеличиться в праздничные дни в декабре и апреле.
Структурные разрывы
Иногда модель поведения данных временных рядов внезапно меняется в определенный момент времени. График временного ряда может внезапно смещаться вверх или вниз, создавая структурный разрыв или нелинейность. Например, многие экономические показатели резко изменились в 2008 г. после начала мирового финансового кризиса.
Что такое прогнозирование с помощью временных рядов?
Прогнозирование с помощью временных рядов – это научная методика работы с данными на основе машинного обучения и других компьютерных технологий для изучения наблюдений в прошлом и прогнозирования будущих значений данных временных рядов. Примеры прогнозирования с помощью временных рядов см. ниже.
- Астрономические данные состоят из сведений о повторяющихся движениях планет на протяжении веков. Такие данные можно использовать для прогнозирования астрономических событий, таких как затмения и кометы.
- Прогноз погоды основан на модели ветра и температуры для прогнозирования изменений погоды.
- Ученые могут использовать данные о рождаемости и миграции для прогнозирования роста населения.
Анализ временных рядов и прогнозирование с помощью временных рядов
Анализ временных рядов направлен на исследование основных причин в любых данных временных рядов. Эта область исследования направлена на то, чтобы понять причину, которая стоит за набором данных временных рядов. Нередко аналитиками приходится делать предположения и декомпозировать или разбивать данные, чтобы извлечь значимые статистические данные и другие характеристики.
Анализ временных рядов – это понимание набора данных, тогда как прогнозирование – это его предсказание. Три шага прогностического моделирования см. ниже.
- Задайте вопрос и соберите примерный набор данных временного ряда, который отвечает на этот вопрос за прошедший период времени.
- Обучите компьютерное ПО или алгоритм прогнозирования, используя предыдущие значения.
- Используйте алгоритм прогнозирования для будущих наблюдений.
Как работает прогнозирование с помощью временных рядов?
Модели декомпозиции
Модели декомпозиции разлагают или разбивают данные временных рядов на три компонента.
- Направленный компонент
- Сезонный компонент
- Компонент шума, не принадлежащий ни к одной из двух вышеуказанных групп
Другой метод анализа данных временных рядов состоит в том, чтобы разбить их на два компонента: предсказуемые и непредсказуемые компоненты данных.
Модели на основе сглаживания
Модели на основе регрессии
Каковы ключевые стандартные примеры использования прогнозирования?
Благодаря прогнозированию компании получают актуальную и достоверную информацию как о настоящем, так и о будущем. Стандартные примеры использования прогнозирования см. ниже.
Операции. Как компания More Retail Limited использует автоматизацию для прогнозирования продаж продукции?
More Retail Ltd. (MRL) входит в четверку крупнейших продовольственных ритейлеров Индии с доходом в несколько миллиардов долларов. Компания имеет широкую сеть магазинов и сложную цепочку поставок дистрибьюторов. Для оценки и заказа запасов использовался ручной ввод менеджеров, однако это повлияло на качество обслуживания клиентов, особенно в категории свежих продуктов. Компания MRL использовала сервисы прогнозирования AWS для создания автоматизированной системы заказов, которая сократила потери свежих продуктов на 30 %.
Производство. Как Foxconn использует прогнозирование для управления производственным спросом?
Hon Hai Technology Group (Foxconn) – крупнейший в мире производитель электроники и поставщик решений. Во время пандемии COVID-19 компания Foxconn столкнулась с беспрецедентной волатильностью потребительского спроса, поставок и мощностей. Компания сотрудничала с Amazon Machine Learning Solutions Lab, чтобы составить точные прогнозы чистых заказов для завода в Мексике. Эти прогнозы позволили достичь годовой экономии более 500 000 US.
Поддержка клиентов. Как компания Affordable Tours использует прогнозирование продаж для повышения качества обслуживания клиентов?
Affordable Tours.com – один из крупнейших поставщиков туров с сопровождением, круизов, речных круизов и активного отдыха в США. Компания делала все возможное, чтобы выделить ресурсы при обработке большого количества звонков клиентов. Иногда количество агентов было слишком велико, а иногда – слишком мало, что снижало качество работы с клиентами и увеличивало количество пропущенных звонков. Компания использовала Amazon Forecast, чтобы лучше прогнозировать объемы звонков клиентов, и смогла на 20 % уменьшить количество пропущенных звонков.
Что такое Amazon Forecast?
Amazon Forecast – это полностью управляемая служба прогнозирования временных рядов, основанная на машинном обучении и предназначенная для анализа бизнес-метрик. Для начала работы не требуется опыт машинного обучения. Необходимы только статистические данные, а также любые дополнительные данные, которые, по вашему мнению, могут повлиять на прогнозы. После предоставления данных Amazon Forecast автоматически проверит их и определит, что является значимым. Затем сервис создает модель прогнозирования, которая может составлять прогнозы на 50 % более точными, чем модели, которые рассматривают только данные временных рядов.
Чтобы начать работу с сервисом, создайте бесплатный аккаунт Amazon сегодня и получите уровень бесплатного пользования AWS. В течение первых двух месяцев использования Amazon Forecast новые клиенты AWS получают до 10 000 поколений прогнозов временных рядов в месяц; до 10 ГБ хранилища данных в месяц и до 10 часов обучения в месяц.
Amazon Forecast: следующие шаги

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.