ビジネス予測バイアスを減らす方法

ビジネス予測のバイアスは、将来のイベントの永続的な経済的誤算として定義されます。製造業者は、市場に出す製品の量を決定するのに役立つように、将来の需要と供給の活動を見積もります。リソースの効率的な割り当ては、正確な市場予測に依存します。予測は、完全、比較的正確、または不正確のいずれかとして評価されます。これらの評価は、100％の精度や0％の精度などのパーセンテージで測定できます。偏見や過度のエラーを減らすために、企業は予測の作成に関連するすべてのデータの正確さを考慮に入れる必要があります。

時系列グラフ

すべての予測には通常ある程度の誤差があり、誰も実際に将来を知ることができないため、絶対値ではなくデータの範囲を推定する月次売上グラフなどの時系列グラフを作成します。グラフ用紙にグラフを描くか、簡単なグラフの設計をサポートするExcelなどのソフトウェアプログラムを使用します。縦軸に「Sales」というラベルを付け、横軸を月次タイムラインとして使用します。縦軸の金額や横軸の週または日に分割された月など、分析に適した間隔を作成します。

見積り

製品、その供給、および市場の需要に関連するさまざまなソースから情報を収集します。サプライチェーンのベンダーに、平均出荷量の計算に使用できる出荷台数の低い見積もりと高い見積もりを提供するように依頼します。実際のビジネスシナリオをシミュレートするロールプレイング演習に参加して、各シナリオで考えられる結果のリストを作成します。可能性の全範囲を研究するために、いくつかの仮定の質問をしてください。このデータ収集の方法論は単純にしてください。複雑になるほど、データが歪む可能性が高くなります。定期的に使用されないデータメトリックを排除して、さらなる歪みを回避します。

予報

グラフに予測数をプロットする前に、データを評価してください。関係のないデータを可能な限り排除し、最も信頼できる信頼できるデータのみを使用します。情報が純粋に推測に基づいている場合は、包括的なデータでいっぱいの洗練されたモデルを作成しようとしないでください。有用なデータと役に立たないデータを区別するのに役立つ場合は、ポイントシステムでデータの関連性を評価してください。絞り込んだ数値を使用して、売上レベルが発生すると思われるグラフ全体に水平または斜めに予測線を描画します。予測線が実際の売上データと混同されないように、予測と実際を区別するために別々の色付きの線を使用してください。

実際のデータ

数値が利用可能になったら、実際の売上データをグラフにプロットします。ほとんどの場合、森と実際の線は一致しませんが、パーセンテージで差を測定できます。時系列グラフが開始されたので、時間の経過とともに、より多くの予測と実績を使用してグラフを作成し続けます。特に不正確さが極端な場合は、精度のパーセンテージを使用して、バイアスの原因となった可能性のある要因を分析します。生データの収集方法を改善することに基づいて、常に予測を調整します。バイアスは試行錯誤によってのみ排除することができます。誰にでもできる予測システムを信じることは危険です。変更される可能性のある気圧計として、常に投影グラフを使用してください。