Quelle est la méthode de prévision la plus précise pour différentes périodes?
Des prévisions précises à court et à long terme sont essentielles à presque tous les aspects de la gestion d'une entreprise florissante. Vous avez besoin de prévisions précises pour la budgétisation, les estimations du chiffre d'affaires, la production et les stocks, la planification de la demande en ressources humaines et les achats. En termes de précision, la capacité de modéliser correctement les attentes de la demande et de prendre en compte les variations aléatoires et les événements imprévus, indépendamment du laps de temps ou du nombre de périodes différentes, est d’une importance capitale.
Importance des erreurs de prévision
La complexité des variables de prévision rend impossible la création de prévisions précises à 100%. Malgré tous vos efforts, il y aura toujours des variations aléatoires. Toutefois, vous pouvez améliorer la précision des prévisions périodiques en utilisant le modèle correct et en surveillant régulièrement les résultats pour déterminer si les erreurs se situent dans les limites prédéterminées. Les erreurs affectent considérablement votre capacité à prendre de bonnes décisions commerciales. Il est donc essentiel de choisir un modèle réduisant autant que possible les écarts moyens et négatifs moyens, négatifs et moyens.
Options de prévision
Les prévisions naïves, les moyennes historiques et les analyses de séries chronologiques sont parmi les méthodes de prévision les plus courantes. La prévision naïve est simple et utile dans certaines situations, mais elle est aussi intrinsèquement inexacte. La moyenne historique est sujette à des variations aléatoires appelées «bruit blanc» qui sont difficiles à éliminer. En revanche, une analyse chronologique est une méthode de prévision polyvalente et plus précise. Une série temporelle est une séquence d'observations ordonnée dans le temps, mesurée à des moments consécutifs dans le temps ou sur différentes périodes, telles que chaque heure, jour, semaine, mois ou année.
Prévision de série temporelle
Une série chronologique est une méthode de prévision utile pour suivre des éléments tels que la demande des consommateurs, les bénéfices, les bénéfices, les livraisons, les accidents, la production et la productivité. La prévision chronologique suppose que les comportements passés, tels que la saisonnalité, les tendances et les cycles, prédisent les comportements futurs. Après avoir collecté des données de série chronologique, vous affichez la relation entre le temps et la variable à l'aide d'un graphique de série chronologique. Le temps est sur l’axe horizontal et la variable de série chronologique sur l’axe vertical. C’est cette représentation graphique qui fait des données chronologiques un outil de prévision utile, quelles que soient les périodes concernées.
Combinaison de données temporelles
Un système de combinaison de prévisions est un bon moyen de fusionner des données à court et à long terme dans une analyse chronologique complète. Vous faites cela en collectant et en agrégeant continuellement les données pour créer une prévision comprenant des données de plusieurs périodes. Par exemple, combinez les données collectées toutes les heures sur les volumes de centres d'appels pour réaliser des prévisions hebdomadaires, mensuelles et annuelles. Les graphiques agrégés résultants fournissent les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions commerciales à court et à long terme.