தேவை முன்னறிவிப்பு: நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

துல்லியமான தேவை முன்னறிவிப்பு திறமையான வணிக செயல்பாடுகளின் அடித்தளமாகும். இது எதிர்கால வாடிக்கையாளர் தேவைகளை எதிர்பார்க்கவும், சரக்கு நிலைகளை மேம்படுத்தவும், வளங்களை திறம்பட ஒதுக்கவும், இறுதியில், லாபத்தை அதிகரிக்கவும் நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது. நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு, ஒரு சக்திவாய்ந்த புள்ளிவிவர நுட்பம், இந்த இலக்கை அடைவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி தேவை முன்னறிவிப்புக்கான நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வின் கொள்கைகள், முறைகள் மற்றும் நடைமுறைப் பயன்பாடுகளை ஆராய்ந்து, தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கத் தேவையான அறிவையும் கருவிகளையும் உங்களுக்கு வழங்குகிறது.

தேவை முன்னறிவிப்பு என்றால் என்ன?

தேவை முன்னறிவிப்பு என்பது பொருட்கள் அல்லது சேவைகளுக்கான எதிர்கால வாடிக்கையாளர் தேவையைக் கணிக்கும் செயல்முறையாகும். இது எதிர்கால விற்பனையைக் கணிக்க வரலாற்றுத் தரவு, சந்தைப் போக்குகள், பொருளாதாரக் குறிகாட்டிகள் மற்றும் பிற தொடர்புடைய காரணிகளை நம்பியுள்ளது. தேவை முன்னறிவிப்பின் துல்லியம் ஒரு வணிகத்தின் பல்வேறு அம்சங்களை நேரடியாக பாதிக்கிறது, அவற்றுள்:

• சரக்கு மேலாண்மை: சேமிப்புச் செலவுகளைக் குறைக்கவும், கையிருப்புத் தட்டுப்பாட்டைத் தடுக்கவும் சரக்கு நிலைகளை மேம்படுத்துதல்.
• உற்பத்தித் திட்டமிடல்: அதிக உற்பத்தி அல்லது குறைவான உற்பத்தியைத் தவிர்க்க, எதிர்பார்க்கப்படும் தேவையுடன் உற்பத்தி அட்டவணைகளை சீரமைத்தல்.
• வள ஒதுக்கீடு: எதிர்பார்க்கப்படும் தேவையைப் பூர்த்தி செய்ய உழைப்பு, பொருட்கள் மற்றும் உபகரணங்கள் போன்ற வளங்களை திறமையாக ஒதுக்குதல்.
• நிதித் திட்டமிடல்: எதிர்பார்க்கப்படும் வருவாய் மற்றும் செலவுகளின் அடிப்படையில் வரவு செலவுத் திட்டம் மற்றும் நிதி கணிப்புகள்.
• மூலோபாய திட்டமிடல்: தயாரிப்பு மேம்பாடு, சந்தை விரிவாக்கம் மற்றும் நீண்ட கால வணிக வளர்ச்சி குறித்து தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுத்தல்.

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வின் பங்கு

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு என்பது காலப்போக்கில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புள்ளிவிவர முறையாகும். தரவுகளில் உள்ள கடந்தகால வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகள் எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம் என்று இது கருதுகிறது. தேவை முன்னறிவிப்பின் பின்னணியில், நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு வரலாற்று விற்பனைத் தரவு, ஆர்டர் அளவுகள், இணையதளப் போக்குவரத்து மற்றும் பிற நேரத்தைச் சார்ந்த மாறிகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால தேவையைக் கணிக்கிறது.

நேரத் தொடர் தரவுகளின் முக்கிய பண்புகள்:

• நேர-வரிசைப்படுத்தப்பட்டது: தரவுப் புள்ளிகள் குறிப்பிட்ட நேரங்களில் சேகரிக்கப்படுகின்றன.
• வழக்கமான இடைவெளிகள்: தரவுப் புள்ளிகள் பொதுவாக நிலையான இடைவெளிகளில் (எ.கா., தினசரி, வாராந்திர, மாதாந்திர, காலாண்டு, ஆண்டுதோறும்) சேகரிக்கப்படுகின்றன.
• தன்னொட்டுறவு: தரவுப் புள்ளிகள் பெரும்பாலும் முந்தைய தரவுப் புள்ளிகளுடன் தொடர்புபடுத்தப்படுகின்றன.

ஒரு நேரத் தொடரின் கூறுகள்

ஒரு நேரத் தொடரின் அடிப்படைக் கூறுகளைப் புரிந்துகொள்வது பொருத்தமான முன்னறிவிப்பு முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு அவசியமானது. இந்தக் கூறுகள் பின்வருமாறு:

• போக்கு: தரவுகளின் நீண்ட கால திசை (எ.கா., அதிகரித்தல், குறைதல், அல்லது நிலையானது).
• பருவகாலம்: ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதிக்குள் மீண்டும் மீண்டும் வரும் வடிவங்கள் (எ.கா., தினசரி, வாராந்திர, மாதாந்திர, அல்லது வருடாந்திரம்). உதாரணமாக, சில்லறை விற்பனை பொதுவாக விடுமுறை காலத்தில் உச்சத்தை அடைகிறது. உதாரணமாக, உலகெங்கிலும் உள்ள நாடுகளில் கோடை மாதங்களில் ஐஸ்கிரீமிற்கான தேவை பருவகாலமாக அதிகரிப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• சுழற்சி மாறுபாடுகள்: நீண்ட காலப்பகுதியில் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்கள் (எ.கா., பொருளாதார சுழற்சிகள்).
• ஒழுங்கற்ற மாறுபாடுகள் (சத்தம்): போக்கு, பருவகாலம் அல்லது சுழற்சி வடிவங்களுக்குக் காரணமில்லாத சீரற்ற ஏற்ற இறக்கங்கள்.

நேரத் தொடர் முன்னறிவிப்பு நுட்பங்கள்

பல்வேறு நேரத் தொடர் முன்னறிவிப்பு நுட்பங்கள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. முறையின் தேர்வு தரவுகளின் பண்புகள், முன்னறிவிப்பு எல்லை (குறுகிய கால மற்றும் நீண்ட கால), மற்றும் விரும்பிய துல்லியத்தின் அளவைப் பொறுத்தது.

1. நகரும் சராசரி

நகரும் சராசரி முறையானது எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்க, குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான கடந்தகால தரவுப் புள்ளிகளின் சராசரியைக் கணக்கிடுகிறது. இது ஒரு எளிய மற்றும் உள்ளுணர்வு நுட்பமாகும், இது குறுகிய கால ஏற்ற இறக்கங்களை மென்மையாக்கவும், அடிப்படைப் போக்குகளை அடையாளம் காணவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

சூத்திரம்:

t+1 காலத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = (t காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு + t-1 காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு + ... + t-n+1 காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு) / n

இங்கே n என்பது நகரும் சராசரியில் சேர்க்கப்பட்டுள்ள காலங்களின் எண்ணிக்கை.

உதாரணம்:

ஒரு சில்லறை விற்பனைக் கடை 3-வார நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்தி அடுத்த வாரத்திற்கான விற்பனையைக் கணிக்க விரும்புகிறது. கடந்த மூன்று வாரங்களாக விற்பனை முறையே 100, 120, மற்றும் 110 அலகுகளாக இருந்தது.

அடுத்த வாரத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = (100 + 120 + 110) / 3 = 110 அலகுகள்

நன்மைகள்:

• எளிமையானது மற்றும் புரிந்துகொள்ள எளிதானது.
• குறுகிய கால ஏற்ற இறக்கங்களை மென்மையாக்க பயனுள்ளது.

குறைகள்:

• போக்கு அல்லது பருவகாலத்தைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளாது.
• போதுமான அளவு வரலாற்றுத் தரவு தேவை.
• சராசரி வரம்பிற்குள் உள்ள ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளிக்கும் சமமான முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்படுகிறது.

2. எடையிடப்பட்ட நகரும் சராசரி

எடையிடப்பட்ட நகரும் சராசரி முறையானது நகரும் சராசரி முறையைப் போன்றது, ஆனால் இது கடந்தகால தரவுப் புள்ளிகளுக்கு வெவ்வேறு எடைகளை வழங்குகிறது. இது சமீபத்திய தரவுப் புள்ளிகள் முன்னறிவிப்பில் அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்த அனுமதிக்கிறது. சமீபத்திய தரவுகள் எதிர்காலப் போக்குகளின் சிறந்த குறிகாட்டியாகக் கருதப்படும்போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

சூத்திரம்:

t+1 காலத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = (எடை1 * t காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு) + (எடை2 * t-1 காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு) + ... + (எடைn * t-n+1 காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு)

இங்கே எடை1 + எடை2 + ... + எடைn = 1

உதாரணம்:

மேலே உள்ள அதே உதாரணத்தைப் பயன்படுத்தி, சில்லறை விற்பனைக் கடை கடந்த மூன்று வாரங்களுக்கு முறையே 0.5, 0.3, மற்றும் 0.2 எடைகளை வழங்குகிறது.

அடுத்த வாரத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = (0.5 * 110) + (0.3 * 120) + (0.2 * 100) = 111 அலகுகள்

நன்மைகள்:

• கடந்தகால தரவுப் புள்ளிகளுக்கு வெவ்வேறு எடைகளை ஒதுக்க அனுமதிக்கிறது.
• சமீபத்திய தரவுகள் மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கும்போது, இது எளிய நகரும் சராசரி முறையை விட துல்லியமாக இருக்கும்.

குறைகள்:

• பொருத்தமான எடைகளைத் தீர்மானிக்க வேண்டும்.
• போக்கு அல்லது பருவகாலத்தைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளாது.
• போதுமான அளவு வரலாற்றுத் தரவு தேவை.

3. அடுக்கு மென்மையாக்கல்

அடுக்கு மென்மையாக்கல் என்பது கடந்தகால தரவுப் புள்ளிகளுக்கு அதிவேகமாகக் குறையும் எடைகளை வழங்கும் முன்னறிவிப்பு முறைகளின் ஒரு குடும்பமாகும். இதன் பொருள், பழைய தரவுப் புள்ளிகளை விட சமீபத்திய தரவுப் புள்ளிகள் முன்னறிவிப்பில் அதிக செல்வாக்கைக் கொண்டுள்ளன. போக்கு மற்றும் பருவகாலத்துடன் கூடிய தரவுகளை முன்னறிவிப்பதற்கு அடுக்கு மென்மையாக்கல் முறைகள் குறிப்பாகப் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

அடுக்கு மென்மையாக்கலின் வகைகள்:

• எளிய அடுக்கு மென்மையாக்கல் (SES): போக்கு அல்லது பருவகாலம் இல்லாத தரவுகளுக்கு ஏற்றது.
• இரட்டை அடுக்கு மென்மையாக்கல் (DES): போக்குடன் ஆனால் பருவகாலம் இல்லாத தரவுகளுக்கு ஏற்றது.
• மூன்று அடுக்கு மென்மையாக்கல் (TES) அல்லது ஹோல்ட்-விண்டர்ஸ் முறை: போக்கு மற்றும் பருவகாலம் ஆகிய இரண்டையும் கொண்ட தரவுகளுக்கு ஏற்றது.

எளிய அடுக்கு மென்மையாக்கல் சூத்திரம்:

t+1 காலத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = α * (t காலத்தில் உள்ள உண்மையான மதிப்பு) + (1 - α) * (t காலத்திற்கான முன்னறிவிப்பு)

இங்கே α என்பது மென்மையாக்கும் மாறிலி (0 < α < 1). α-இன் உயர் மதிப்பு சமீபத்திய தரவுகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது.

உதாரணம் (எளிய அடுக்கு மென்மையாக்கல்):

ஒரு நிறுவனம் 0.2 என்ற மென்மையாக்கும் மாறிலியுடன் எளிய அடுக்கு மென்மையாக்கலைப் பயன்படுத்தி அடுத்த மாதத்திற்கான விற்பனையைக் கணிக்க விரும்புகிறது. நடப்பு மாதத்திற்கான உண்மையான விற்பனை 150 அலகுகள், மற்றும் நடப்பு மாதத்திற்கான முன்னறிவிப்பு 140 அலகுகளாக இருந்தது.

அடுத்த மாதத்திற்கான முன்னறிவிப்பு = 0.2 * 150 + (1 - 0.2) * 140 = 142 அலகுகள்

நன்மைகள்:

• செயல்படுத்துவதற்கு ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானது.
• போக்கு மற்றும் பருவகாலம் கொண்ட தரவுகளைக் கையாள முடியும் (குறிப்பிட்ட முறையைப் பொறுத்து).
• சில பிற முறைகளை விட குறைவான வரலாற்றுத் தரவு தேவைப்படுகிறது.

குறைகள்:

• பொருத்தமான மென்மையாக்கும் மாறிலிகளைத் தீர்மானிக்க வேண்டும்.
• மிகவும் நிலையற்ற தரவுகளுக்கு சிக்கலான முறைகளைப் போல துல்லியமாக இருக்காது.

4. ARIMA (தன்னொட்டுறவு ஒருங்கிணைந்த நகரும் சராசரி)

ARIMA என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நேரத் தொடர் முன்னறிவிப்பு மாதிரியாகும், இது தன்னொட்டுறவு (AR), ஒருங்கிணைந்த (I), மற்றும் நகரும் சராசரி (MA) கூறுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. ARIMA மாதிரிகள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் சார்புகளைப் பிடிக்க முடியும், இதனால் அவை பரந்த அளவிலான நேரத் தொடர்களை முன்னறிவிப்பதற்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன.

ARIMA மாதிரி அளவுருக்கள்:

• p: தன்னொட்டுறவு (AR) சொற்களின் எண்ணிக்கை. இந்த சொற்கள் தொடரின் கடந்தகால மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கின்றன.
• d: தரவுகளை நிலையானதாக மாற்றுவதற்கு (அதாவது, போக்கு மற்றும் பருவகாலத்தை அகற்றுவதற்கு) எத்தனை முறை வேறுபடுத்தப்பட வேண்டும் என்பதன் எண்ணிக்கை.
• q: நகரும் சராசரி (MA) சொற்களின் எண்ணிக்கை. இந்த சொற்கள் எதிர்கால முன்னறிவிப்புகளை மேம்படுத்த கடந்தகால முன்னறிவிப்புப் பிழைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

ஒரு ARIMA மாதிரி பொதுவாக ARIMA(p, d, q) எனக் குறிக்கப்படுகிறது.

உதாரணம்:

ஒரு ARIMA(1, 1, 1) மாதிரியில் ஒரு தன்னொட்டுறவு சொல், ஒரு வேறுபடுத்தும் சொல், மற்றும் ஒரு நகரும் சராசரி சொல் ஆகியவை அடங்கும்.

நன்மைகள்:

• தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்களையும் சார்புகளையும் பிடிக்க முடியும்.
• பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளது.

குறைகள்:

• எளிய முறைகளை விட அதிக தரவு மற்றும் நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது.
• மாதிரி அடையாளம் காணுதல் (p, d, மற்றும் q-க்கு பொருத்தமான மதிப்புகளைத் தீர்மானித்தல்) சவாலானதாக இருக்கலாம்.
• கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானதாக இருக்கலாம்.

முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மதிப்பிடுதல்

முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளின் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவது சிறந்த முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கும் முன்னறிவிப்பு செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் முக்கியமானது. முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவதற்கு பல அளவீடுகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவற்றுள்:

• சராசரி முழுமையான பிழை (MAE): உண்மையான மற்றும் முன்னறிவிக்கப்பட்ட மதிப்புகளுக்கு இடையேயான சராசரி முழுமையான வேறுபாடு.
• சராசரி வர்க்கப் பிழை (MSE): உண்மையான மற்றும் முன்னறிவிக்கப்பட்ட மதிப்புகளுக்கு இடையேயான சராசரி வர்க்க வேறுபாடு.
• சராசரி வர்க்க மூலப் பிழை (RMSE): MSE-இன் வர்க்கமூலம்.
• சராசரி முழுமையான சதவீதப் பிழை (MAPE): உண்மையான மற்றும் முன்னறிவிக்கப்பட்ட மதிப்புகளுக்கு இடையேயான சராசரி முழுமையான சதவீத வேறுபாடு. MAPE பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகிறது, ஏனெனில் இது அளவு-சார்பற்றது மற்றும் விளக்க எளிதானது.

முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவதற்கான கருத்தாய்வுகள்:

• ஒரு ஹோல்ட்அவுட் மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும்: தரவுகளை ஒரு பயிற்சித் தொகுப்பாக (மாதிரியை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது) மற்றும் ஒரு ஹோல்ட்அவுட் தொகுப்பாக (மாதிரியை மதிப்பிடப் பயன்படுகிறது) பிரிக்கவும்.
• வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிடுக: பல முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளை மதிப்பிட்டு, ஹோல்ட்அவுட் மாதிரியில் சிறந்த செயல்திறன் கொண்ட ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• முன்னறிவிப்பு எல்லையைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: முன்னறிவிப்பு எல்லை அதிகரிக்கும்போது முன்னறிவிப்புத் துல்லியம் பொதுவாகக் குறைகிறது.

தேவை முன்னறிவிப்பின் நடைமுறைப் பயன்பாடுகள்

தேவை முன்னறிவிப்பு பல்வேறு தொழில்களில் பல நடைமுறைப் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது, அவற்றுள்:

• சில்லறை வணிகம்: சரக்கு நிலைகளை மேம்படுத்தவும், விளம்பரங்களைத் திட்டமிடவும், மற்றும் அலமாரி இடத்தை ஒதுக்கவும் குறிப்பிட்ட தயாரிப்புகளின் விற்பனையைக் கணித்தல். உதாரணமாக, ஒரு உலகளாவிய பேஷன் சில்லறை விற்பனையாளர் பருவகாலம், போக்குகள் மற்றும் உள்ளூர் விருப்பங்கள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, வெவ்வேறு பகுதிகளில் வெவ்வேறு ஆடை பாணிகளுக்கான தேவையைக் கணிக்க தேவை முன்னறிவிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது.
• உற்பத்தி: உற்பத்தி அட்டவணைகளை மேம்படுத்தவும், விநியோகச் சங்கிலிகளை நிர்வகிக்கவும் மூலப்பொருட்கள் மற்றும் முடிக்கப்பட்ட பொருட்களுக்கான தேவையைக் கணித்தல். ஒரு கார் உற்பத்தியாளர் பொருளாதார நிலைமைகள், எரிபொருள் விலைகள், மற்றும் நுகர்வோர் விருப்பத்தேர்வுகள் போன்ற காரணிகளைக் கணக்கில் கொண்டு, வெவ்வேறு கார் மாடல்களுக்கான தேவையைக் கணிக்க தேவை முன்னறிவிப்பைப் பயன்படுத்துகிறார்.
• சுகாதாரம்: வளங்களை ஒதுக்கவும், ஊழியர்களைத் திட்டமிடவும், மற்றும் படுக்கை திறனை நிர்வகிக்கவும் நோயாளி எண்ணிக்கையைக் கணித்தல். முக்கிய நகரங்களில் உள்ள மருத்துவமனைகள் காய்ச்சல் காலத்தில் அவசர சிகிச்சைப் பிரிவு வருகைகளைக் கணிக்க தேவை முன்னறிவிப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• ஆற்றல்: மின் உற்பத்தி மற்றும் விநியோகத்தை மேம்படுத்த ஆற்றல் தேவையைக் கணித்தல். ஆற்றல் நிறுவனங்கள் வானிலை நிலைமைகள் மற்றும் பொருளாதார நடவடிக்கைகள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, உச்ச நேரங்களில் மின்சாரத் தேவையைக் கணிக்க தேவை முன்னறிவிப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• போக்குவரத்து: அட்டவணைகளை மேம்படுத்தவும், வளங்களை ஒதுக்கவும், மற்றும் திறனை நிர்வகிக்கவும் பயணி அல்லது சரக்குத் தேவையைக் கணித்தல். விமான நிறுவனங்கள் பருவகாலம், விடுமுறைகள், மற்றும் சிறப்பு நிகழ்வுகள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, வெவ்வேறு விமான வழித்தடங்களுக்கான தேவையைக் கணிக்க தேவை முன்னறிவிப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்விற்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு மற்றும் தேவை முன்னறிவிப்பைச் செய்ய பல மென்பொருள் கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் உள்ளன, அவற்றுள்:

• புள்ளிவிவர மென்பொருள் தொகுப்புகள்: R, பைத்தான் (statsmodels மற்றும் scikit-learn போன்ற நூலகங்களுடன்), SAS, SPSS.
• விரிதாள் மென்பொருள்: மைக்ரோசாஃப்ட் எக்செல் (நேரத் தொடர் பகுப்பாய்விற்கான துணை நிரல்களுடன்).
• கிளவுட்-அடிப்படையிலான முன்னறிவிப்பு தளங்கள்: அமேசான் ஃபோர்காஸ்ட், கூகிள் கிளவுட் AI தளம், அஸூர் மெஷின் லேர்னிங்.

தேவை முன்னறிவிப்புக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான தேவை முன்னறிவிப்புகளை அடைய, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கவனியுங்கள்:

• தரவுத் தரம்: முன்னறிவிப்புக்குப் பயன்படுத்தப்படும் வரலாற்றுத் தரவு துல்லியமானது, முழுமையானது, மற்றும் சீரானது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். தரவுகளில் உள்ள பிழைகள் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளை அகற்ற தரவைச் சுத்தம் செய்து முன் செயலாக்கம் செய்யவும்.
• மாதிரித் தேர்வு: தரவுகளின் பண்புகள், முன்னறிவிப்பு எல்லை, மற்றும் விரும்பிய துல்லியத்தின் அளவைப் பொறுத்து பொருத்தமான முன்னறிவிப்பு முறையைத் தேர்வு செய்யவும். வெவ்வேறு மாதிரிகளுடன் பரிசோதனை செய்து அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடவும்.
• அம்சப் பொறியியல்: பொருளாதாரக் குறிகாட்டிகள், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள், மற்றும் போட்டியாளர் நடவடிக்கைகள் போன்ற தொடர்புடைய வெளிப்புறக் காரணிகளை முன்னறிவிப்பு மாதிரியில் இணைக்கவும்.
• முன்னறிவிப்பு மதிப்பீடு: முன்னறிவிப்புகளின் துல்லியத்தை தவறாமல் மதிப்பீடு செய்து, தேவைக்கேற்ப மாற்றங்களைச் செய்யவும். முன்னறிவிப்புப் பிழைகளைக் கண்காணித்து, முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காணவும்.
• ஒத்துழைப்பு: நுண்ணறிவுகளைச் சேகரிக்கவும், முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் விற்பனை, சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் செயல்பாடுகள் போன்ற வெவ்வேறு துறைகளுக்கு இடையே ஒத்துழைப்பை வளர்க்கவும்.
• தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம்: முன்னறிவிப்பு செயல்முறையைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்தவும். சமீபத்திய முன்னறிவிப்பு நுட்பங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள்.

மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகள்

அடிப்படை நுட்பங்களுக்கு அப்பால், பல மேம்பட்ட முறைகள் தேவை முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும், குறிப்பிட்ட சவால்களை எதிர்கொள்ளவும் முடியும்:

• டைனமிக் பின்னடைவு மாதிரிகள்: முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்த விளக்கமளிக்கும் மாறிகளை (எ.கா., விலை, விளம்பரம்) இணைக்கவும்.
• நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்: தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான நேரியல் அல்லாத உறவுகளைப் பிடிக்க இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• பேய்சியன் முன்னறிவிப்பு: முன்னறிவிப்பு செயல்முறையில் முன் அறிவு மற்றும் நிச்சயமற்ற தன்மையை இணைக்கவும்.
• என்செம்பிள் முறைகள்: ஒட்டுமொத்த துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த பல முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளை இணைக்கவும்.
• இடைப்பட்ட தேவை முன்னறிவிப்பு: க்ராஸ்டனின் முறை போன்ற சிறப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி அரிதான அல்லது சிதறிய தேவையுடன் கூடிய தரவுகளைக் கையாளவும்.

தேவை முன்னறிவிப்பில் உள்ள சவால்கள்

முன்னறிவிப்பு நுட்பங்களில் முன்னேற்றங்கள் இருந்தபோதிலும், பல சவால்கள் துல்லியமான தேவை கணிப்பைத் தடுக்கலாம்:

• தரவு பற்றாக்குறை: வரையறுக்கப்பட்ட வரலாற்றுத் தரவு, குறிப்பாக புதிய தயாரிப்புகள் அல்லது சந்தைகளுக்கு, நம்பகமான முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளைக் உருவாக்குவதை கடினமாக்கும்.
• தரவுத் தரச் சிக்கல்கள்: தவறான அல்லது முழுமையற்ற தரவுகள் சார்புடைய முன்னறிவிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• நிலையற்ற தேவை: பொருளாதார மந்தநிலைகள் அல்லது இயற்கை பேரழிவுகள் போன்ற கணிக்க முடியாத நிகழ்வுகள், தேவை வடிவங்களை சீர்குலைத்து, முன்னறிவிப்பை சவாலானதாக மாற்றும்.
• சிக்கலான தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகள்: சிக்கலான அம்சங்கள் அல்லது தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்களைக் கொண்ட தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளுக்கான தேவையைக் கணிப்பது கடினமாக இருக்கலாம்.
• மாறும் சந்தை நிலைமைகள்: நுகர்வோர் விருப்பத்தேர்வுகள், போட்டி, அல்லது தொழில்நுட்பத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் வரலாற்றுத் தரவை செல்லாததாக்கலாம் மற்றும் முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளுக்கு மாற்றங்கள் தேவைப்படலாம்.

முடிவுரை

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி தேவை முன்னறிவிப்பு என்பது அனைத்து அளவிலான வணிகங்களுக்கும் ஒரு முக்கியமான திறனாகும். வரலாற்றுத் தரவு, புள்ளிவிவர நுட்பங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் எதிர்கால தேவை வடிவங்கள் குறித்த மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மை, உற்பத்தித் திட்டமிடல், வள ஒதுக்கீடு மற்றும் மூலோபாய திட்டமிடல் குறித்து தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம். சவால்கள் இருந்தாலும், சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுதல், முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை தொடர்ந்து மதிப்பிடுதல் மற்றும் மேம்பட்ட நுட்பங்களைத் தழுவுதல் ஆகியவை முன்னறிவிப்பு செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தி வணிக வெற்றியை ஊக்குவிக்கும். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், புதிய மற்றும் புதுமையான முன்னறிவிப்பு முறைகள் உருவாகும், மேலும் பெருகிய முறையில் மாறும் மற்றும் போட்டி நிறைந்த உலக சந்தையில் எதிர்கால வாடிக்கையாளர் தேவைகளைக் கணிக்கும் மற்றும் வணிகச் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தும் திறனை மேலும் மேம்படுத்தும். உங்கள் அணுகுமுறையை தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்தவும், மாறும் சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கவும், சிறந்த முன்னறிவிப்புத் துல்லியத்தை அடையவும், நிலையான வளர்ச்சியை இயக்கவும் தரவுகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்த நினைவில் கொள்ளுங்கள். சர்வதேச சில்லறை விற்பனை சங்கிலிகள் மற்றும் உலகளாவிய உற்பத்தி நிறுவனங்கள் போன்ற எடுத்துக்காட்டுகள், வளங்களை அதிகரிக்கவும் லாபத்தை அதிகரிக்கவும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு அவர்களுக்கு எவ்வளவு அவசியமாகிவிட்டது என்பதைக் காட்டுகின்றன.