İş Tahmini Nedir?

İşletme tahmini, gelecekteki kalıpları tahmin etmek veya tahmin etmek için kullanılan bir süreçtir. Yöneticiler, yöneticiler ve analistler, daha iyi bilgilendirilmiş iş kararları vermede yardımcı olmak için öngörülen sonuçları kullanırlar. Örneğin, iş tahminleri, üç aylık satışları, stok seviyelerini, tedarik zinciri yeniden siparişlerini, faizsiz KOSGEB kredisiweb sitesi trafiğini ve risk riskini tahmin etmek için kullanılır. İş tahminleri genellikle istatistiksel teknikler kullanılarak gerçekleştirilirken, veri madenciliğinin, çok fazla tarihsel veriye sahip işletmeler için de yararlı bir araç olduğu kanıtlanmıştır.

İşletme tahmini için kullanılan araçlar, işletmenin ihtiyaçlarına ve ilgili veri miktarına bağlıdır. Bu araçlar e-tablolar, kurumsal kaynak planlaması, gelişmiş tedarik zinciri yönetim sistemleri ve diğer ağ veya web teknolojilerini içerir. Genel olarak, kullanılan araçlar bölümler veya iş birimleri arasında verilerin kolayca paylaşılmasına, birden fazla kaynaktan veri yüklemesine, analiz tekniğinin bir çeşitliliğine ve sonuçların grafiksel olarak görüntülenmesine izin vermelidir.

Farklı veri ve analiz türleri için üç iş tahmini yöntemi mevcuttur. Zaman serileri modeli, verilerin öne sürüldüğü en yaygın olanıdır. Bu modelin istatistiksel hesaplamaları hareketli ortalama, üstel düzeltme ve Box-Jenkins yöntemlerini içerir. Zaman serisi modelleri, formül belirlendikten sonra, geçmiş verileri eklemek, beklenen sonuçları verecek şekilde basittir. Sadece tarihsel veriler anomaliler için açıklanmamış güçlü bir model gösterdiğinde faydalıdır.

Açıklayıcı modeller, iş tahmini için başka bir yöntemdir. Bu modeller, yararlı iş tahminleri almak için zaman serileri analizi kadar tarihsel veriye ihtiyaç duymaz. Doğrusal regresyonlar, parametrik olmayan katkı ve gecikme sıklıkları yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Örneğin, istenen reklam geliri için ne kadar web sitesi trafiğinin getirileceğini belirlemek için doğrusal bir regresyon kullanılabilir.

Veri madenciliği üçüncü bir iş tahmini yöntemidir ve işletmeler dijital formatta daha fazla veri toplayıp kaydettikçe popülerlik kazanmaktadır. Bu yöntem, desenler için geçmiş verilerden eleme yöntemine dayanır. Bu veriler genellikle farklı bölümlerden, e-postalardan ve raporlardan alınır ve birleştirilir. Algoritmalar, Amazon.com’un müşterilerine önerdiği kitapları sunma sistemi gibi, tahminlerin otomatik olarak yapılması için veri madenciliğine dayanabilir.

İş tahminlerindeki hatalar, yazılım sorunları, matematiksel hatalar, gereksiz düzeltmeler ve önyargılardan dolayı yaygındır. Hataların azaltılması veya ortadan kaldırılması, yeniden hesaplama, farklı bir formül veya yöntem kullanıldığında sonuçları karşılaştırarak, ince ayarları en aza indirerek ve önyargılara yönelik fırsatları kaldırarak gerçekleştirilebilir. Tahminlerin, kadınlara KOSGEB desteğitahminin nasıl oluşturulduğuna dair bir açıklama ile açık bir şekilde tanımlanması gerekir. İlk tahminler, gerçek sonuçlarla kıyaslandığında yanlış olabilir, bu yüzden daha güçlü gelecek tahminleri üretmek için sürekli olarak düzeltmeye ihtiyaç duyulabilir.