पूर्वानुमान निर्णय समर्थन उपकरण के रूप में कार्य करते हैं जो नेताओं को "व्हाट-इफ़" का विश्लेषण करके यह निर्धारित करने की अनुमति देते हैं कि इनपुट में परिवर्तन कैसे परिणामों को प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, पूर्वानुमान किसी व्यवसाय को मांग के स्तर में परिवर्तन, प्रतियोगिता द्वारा मूल्य-निर्धारण, आर्थिक उतार-चढ़ाव और अधिक के लिए उपयुक्त प्रतिक्रियाओं की पहचान करने में मदद करते हैं। पूर्वानुमानों से सबसे बड़ा लाभ प्राप्त करने के लिए, नेताओं को विभिन्न प्रकार के पूर्वानुमान विधियों के बारीक विवरणों को समझना होगा, यह पहचानना होगा कि एक विशेष पूर्वानुमान विधि क्या कर सकती है और क्या नहीं कर सकती है, और यह जानती है कि पूर्वानुमान प्रकार किसी विशेष आवश्यकता के लिए सबसे उपयुक्त है।
नौसिखिया पूर्वानुमान विधि
पिछली अवधि के लिए दर्ज आंकड़ों पर भविष्य की अवधि के लिए भोले पूर्वानुमान के तरीकों का एक आधार है। उदाहरण के लिए, एक भोले का पूर्वानुमान पूर्व अवधि के वास्तविक या कुछ पूर्व की अवधि के लिए वास्तविक औसत के बराबर हो सकता है। भविष्य में आने वाले पूर्वानुमान का अनुमान लगाने के लिए Na variationsve पूर्वानुमान मौसमी विविधताओं या चक्रीय रुझानों के लिए पिछले अवधि के लिए कोई समायोजन नहीं करता है। किसी भी भोले पूर्वानुमान पद्धति के उपयोगकर्ता का कारण कारकों से कोई संबंध नहीं है, वे कारक जो वास्तविक में बदलाव के परिणामस्वरूप होते हैं। इस कारण से, अधिक परिष्कृत पूर्वानुमान विधियों के परिणामों की जांच के लिए पूर्वानुमान बनाने के लिए आमतौर पर अनुभवहीन पूर्वानुमान विधि का उपयोग किया जाता है।
गुणात्मक और मात्रात्मक पूर्वानुमान विधियाँ
जबकि व्यक्तिगत राय गुणात्मक पूर्वानुमान विधियों का आधार हैं, मात्रात्मक विधियां भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए पिछले संख्यात्मक डेटा पर निर्भर करती हैं। डेल्फी विधि, सूचित राय और ऐतिहासिक जीवन-चक्र सादृश्य गुणात्मक पूर्वानुमान विधियां हैं। बदले में, सरल घातीय चौरसाई, गुणक मौसमी सूचकांक, सरल और भारित चलती औसत मात्रात्मक पूर्वानुमान विधियां हैं।
आकस्मिक पूर्वानुमान के तरीके
बहिर्जात आदानों के साथ प्रतिगमन विश्लेषण और ऑटोरेगिविव चलती औसत कारण पूर्वानुमान के तरीके हैं जो अंतर्निहित कारकों का उपयोग करके एक चर की भविष्यवाणी करते हैं। ये विधियां मानती हैं कि ज्ञात चर का उपयोग करके गणितीय फ़ंक्शन का उपयोग किसी चर के भविष्य के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, टिकट बिक्री के कारक का उपयोग करते हुए, आप फिल्म से संबंधित कार्रवाई के आंकड़ों की परिवर्तनीय बिक्री की भविष्यवाणी कर सकते हैं, या आप टीम से संबंधित माल की चर बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए एक विश्वविद्यालय टीम द्वारा जीते गए फुटबॉल खेलों के कारक संख्या का उपयोग कर सकते हैं।
जजमेंट का पूर्वानुमान लगाने के तरीके
डेल्फी विधि, परिदृश्य निर्माण, सांख्यिकीय सर्वेक्षण और समग्र पूर्वानुमान प्रत्येक अंतर्ज्ञान और व्यक्तिपरक अनुमानों के आधार पर निर्णयात्मक पूर्वानुमान विधियां हैं। विधियां प्रबंधकों और विशेषज्ञों के पैनल द्वारा किए गए राय के संग्रह के आधार पर एक भविष्यवाणी का निर्माण करती हैं या एक सर्वेक्षण में प्रतिनिधित्व करती हैं।
टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग मेथड्स
समय श्रृंखला प्रकार के पूर्वानुमान के तरीके, जैसे घातीय चौरसाई, चलती औसत और प्रवृत्ति विश्लेषण, भविष्य के परिणामों का अनुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा को रोजगार देते हैं। एक समय श्रृंखला डेटा का एक समूह है जो एक निर्दिष्ट अवधि में दर्ज किया जाता है, जैसे कि वर्ष 2000 के बाद से कंपनी की बिक्री तिमाही या 1975 के बाद से कोका कोला का वार्षिक उत्पादन। क्योंकि पिछले पैटर्न अक्सर भविष्य में दोहराते हैं, आप एक समय का उपयोग कर सकते हैं। 5, 10 या 20 वर्षों के लिए एक दीर्घकालिक पूर्वानुमान बनाने के लिए श्रृंखला। लंबी अवधि के अनुमानों का उपयोग कई उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जैसे कि कंपनी के क्रय, विनिर्माण, बिक्री और वित्त विभागों को नए पौधों, नए उत्पादों या नई उत्पादन लाइनों की योजना बनाने की अनुमति देना।
