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企業如何利用預測分析技術做好商業預測

商業顧問服務事業群 陳木彬

 

在過去資訊技術不發達的時代,企業仰賴人力花費大量時間在處理相關資料整理及分析工作上,並且往往所得到的成效是有限的,而企業在進行商業預測時,最直接的方式就是由業務憑個人經驗判斷來產生預測值,但業務往往以滿足客戶需求的角度盡可能提出高於可能需求許多的數字,而就生產單位來看,通常會考量產能、工作時間及投入人力限制等限制因素,保守估計未來需求,因此兩者對於未來需求需要多少因立場不同而有所落差,將過多心力花費在對預測值多寡的意見溝通上,而較少去了解如何產生合理性且較客觀的預測值作為預測協同基礎,有做更進一步的分析與討論。

凡走過必留下痕跡,要有效進行預測前,就必須對過去銷售狀況的歷史行為與特性進行了解,比如說自古以來利用占卜、算命、先知及觀星象等方式,都是將過去的經驗及現象先進行有系統性的整理分析,然後才能針對未來作可靠及合理的預測,而不是只是一昧憑空想像,胡亂猜測,所以預測的根本在於須先了解歷史、掌握歷史。隨著現代科學發展迅速,數十年來數學及統計學家已發展出客觀及科學的數理模型來進行預測,而這些數理模型的基礎也是來自於歷史數據,從歷史數據去分析及產生可靠的數理模型,供後續研究者使用。

對於大部分的企業來說,缺乏專業人員來進行相關模型的建立及統計運算,就算有,也受限於資訊技術尚未成熟,無法隨時隨地蒐集最新歷史資料來有效進行分析,可能好幾個月才能做一次,但市場變化快速,過去做的預測用到現在時可能已經不具參考性。不過近年來資訊科技的成長快速,電腦處理技術效率的提升,可以將最新最即時的資料,透過分析軟體的運算產生最新最可靠的預測結果。 透過預測分析技術,可以將過去歷史資料的走勢特性,有效進行分析及釐清影響程度,
這些特性如下圖所示,以下說明這些特性的意義及與預測之關係:

 

1. 直線:表示歷史為一。
2. 平線,與時間無關係,如某產品固定銷售500台,在任何時間都是一樣。
3. 趨勢:表示過去歷史銷售隨時間向上或向下,如某產品銷售每月增加100台,數量隨時間而向上增加。
4. 季節性:表示過去歷史在特定時間點銷量較高,特定時間點銷量較差,若產品具有淡旺季特性,通常都具有季節性,如冰淇淋、火鍋等特定季節性產品。
5. 趨勢加季節性:即趨勢性及季節性兩者兼具,該類性產品除有季節性外,還具備隨時間遞增(或遞減)的特性。
6. 不規則:歷史銷售波動呈現不穩定波動,與時間關係不明顯。
7. 間歇性:過去歷史大部分時間沒有銷售,偶而幾個時間點有銷量,這類型多發生在單價較高的專案型或客製化產品較多,如標案性產品。
8. 離群值:在過去銷售歷史中超過正常歷史波動幅度的資料,通常稱為離群值,通常這些離群值背後都是有特定事件影響,如促銷、天災人禍或重大政策等。而這些事件在未來不一定會再發生,所以在預測分析時可先行排除或調整,以降低這些離群值對預測之影響。
9. 事件影響:如前述離群值有特定原因,可透過加入事件方式,預測分析技術可分析其事件的影響程度,如未來預期有特定事件發生也可以根據事件影響調整預測值。

預測分析技術主要目的在於分析這些特性的存在性以及影響程度,並建立合適的數學模型公式,並根據從這些數學模型公式中推算出預測結果。而現今許多相關數學或統計分析軟體都已將這些預測分析技術及數學模型公式,轉化成程式語言,且能使用自動篩選方式去選擇模型、操作介面圖示化、簡易快速的操作步驟,讓使用者輕鬆容易就能上手使用,大大降低了學習預測分析技術的進入障礙。

對於企業來說,若能善用這些分析工具,應用在過去長期以來繁瑣及複雜的預測工作中,將可達到事半功倍之成效,對於企業在需求規劃上將更為快速方便且具可靠性,將可進一步有效提升企業獲利能力及競爭力。


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