예측은 의사 결정 지원 도구로서의 역할을합니다.이를 통해 지도자는 입력의 변화가 결과에 어떤 영향을 주는지를 "what-if"분석을 수행하여 미래를 계획 할 수 있습니다. 예를 들어, 예측을 통해 비즈니스는 수요 수준의 변화, 경쟁에 따른 가격 인하, 경제적 상승 및 하락 등의 적절한 대응을 식별 할 수 있습니다. 예측에서 가장 큰 이익을 얻으려면 리더는 다양한 유형의 예측 방법에 대한 세부 정보를 이해하고 특정 예측 방법 유형이 할 수있는 일과 수행 할 수없는 것을 인식하고 특정 필요에 가장 적합한 예측 유형을 알아야합니다.
순수한 예측 방법
순진한 예측 방법은 과거 기간 동안 기록 된 데이터에 미래 기간에 대한 예측을 기반으로합니다. 예를 들어, 순진 예측은 이전 기간의 실제 또는 특정 이전 기간의 실제 평균과 같을 수 있습니다. 나이브 예측은 미래 기간의 예측을 가장 잘 예측하기 위해 계절 변동이나주기적인 경향에 대한 과거 기간을 조정하지 않습니다. 모든 순진한 예측 방법을 사용하는 사용자는 실제 요인에 영향을 미치는 요인 인 인과 관계가 없습니다. 이러한 이유로 순진 예측 방법은 일반적으로보다 정교한 예측 방법의 결과를 확인하기위한 예측을 생성하는 데 사용됩니다.
정성 및 양적 예측 방법
개인적인 견해가 질적 예측 방법의 기초가되는 반면, 정량적 방법은 미래를 예측하기 위해 과거 수치 데이터에 의존합니다. 델파이 방법, 정보에 입각 한 의견 및 역사적 생활주기 비유는 질적 예측 방법입니다. 간단히 지수 평활화, 승수 계절별 지수, 단순 및 가중 이동 평균은 양적 예측 방법입니다.
캐주얼 예측 방법
외생적인 입력에 대한 회귀 분석 및 자기 회귀 이동 평균은 근본적인 요인을 사용하여 변수를 예측하는 인과 적 예측 방법입니다. 이 방법은 알려진 현재 변수를 사용하는 수학 함수를 사용하여 변수의 미래 가치를 예측할 수 있다고 가정합니다. 예를 들어 티켓 판매 요인을 사용하면 영화 관련 액션 피규어의 다양한 판매를 예측하거나 대학 팀이 획득 한 축구 경기의 요인 수를 사용하여 팀 관련 상품의 다양한 판매를 예측할 수 있습니다.
심판 예측 방법
델파이 방법, 시나리오 구축, 통계 조사 및 복합 예측 각각은 직관력과 주관적 예측에 기초한 판단 적 예측 방법입니다. 이 방법은 관리자 및 전문가 패널이 작성하거나 설문 조사에 참여한 의견 모음을 기반으로 한 예측을 산출합니다.
시계열 예측 방법
지수 평활화, 이동 평균 및 추세 분석과 같은 예측 방법의 시계열 유형은 향후 결과를 추정하기 위해 과거 데이터를 사용합니다. 시계열은 2000 년 이래로 회사의 매출액 또는 1975 년 이래로 코카콜라의 연간 생산량과 같은 특정 기간에 기록 된 데이터 그룹입니다. 과거의 패턴이 미래에 반복되는 경우가 종종 있기 때문에 시간 시리즈를 통해 5 년, 10 년 또는 20 년 동안 장기 예측을 할 수 있습니다. 장기 예측은 회사의 구매, 제조, 판매 및 재무 부서가 새로운 공장, 신제품 또는 새로운 생산 라인을 계획하는 것과 같이 여러 목적으로 사용됩니다.
