Nozioni di base sulle previsioni

La maggior parte dei dati cronologici o basati sul tempo include una tendenza di base o un pattern stagionale. Tuttavia, la maggior parte dei dati cronologici include anche fluttuazioni casuali (rumore) che rendono difficile il rilevamento di tali tendenze e pattern senza un computer. Predictive Planning utilizza metodi sofisticati per le serie temporali per analizzare la struttura di base dei dati. Proietta quindi le tendenze e i pattern per prevedere i valori futuri.

La previsione per le serie temporali suddivide i dati cronologici in componenti, ovvero livello, tendenza, stagionalità ed errore. Predictive Planning analizza tali componenti e quindi li proietta nel futuro per prevedere i risultati probabili.

In Predictive Planning, una serie di dati è un set di dati cronologici relativi a un singolo membro. Quando si esegue una revisione, viene utilizzato ogni metodo per le serie temporali in ogni serie di dati selezionata e viene calcolata una misura matematica della qualità di approssimazione. Predictive Planning seleziona il metodo con la migliore qualità di approssimazione come metodo che consentirà di ottenere la previsione più precisa.

La previsione finale mostra la continuazione più probabile dei dati. Tutti questi metodi presuppongono che alcuni aspetti della tendenza cronologica o del pattern continueranno nel futuro. Tuttavia, più a lungo termine è la previsione, maggiore sarà la probabilità che gli eventi divergeranno dal comportamento passato e minore sarà l'affidabilità dei risultati. Per valutare l'affidabilità della previsione, in Predictive Planning è disponibile un intervallo di previsione che indica il grado di incertezza relativo alla previsione.