Domande frequenti: Motore di previsione della domanda di manodopera

Che cos'è un modello ad albero con aumento graduale?: Un modello ad albero basato su gradiente è uno dei metodi avanzati utilizzati dai nostri sistemi per effettuare previsioni altamente accurate. Si può pensare a un team di tanti piccoli responsabili delle decisioni che lavorano insieme. Il team dei responsabili delle decisioni è composto (gli alberi) da:
Il primo albero (il principiante): il processo inizia con un semplice "albero decisionale". Questo primo albero prende i dati storici ed effettua un'ipotesi molto semplice (previsione). Di solito è sbagliato o solo leggermente corretto.
The Next Trees (The Correctors): viene quindi build un secondo albero. Ma invece di cercare di prevedere i dati originali, questo nuovo albero si concentra specificamente sugli errori commessi dal primo albero. Il suo intero job è imparare a correggere gli errori del precedente.
Potenziamento del team: il processo si ripete. Ogni nuovo albero viene creato per correggere gli errori rimanenti dell'intero team di alberi che lo ha preceduto. Questo processo di correzione degli errori in sequenza è chiamato "potenziamento".
Previsione finale: quando è il momento di fare una previsione finale (ad esempio, la previsione delle vendite per la prossima settimana), il modello trasmette i dati attraverso tutti gli alberelli e le singole previsioni vengono sommate per creare un risultato finale estremamente accurato.
Questo metodo è efficace perché è meticoloso. Creando migliaia di piccole correzioni l'una sull'altra, il modello è in grado di acquisire modelli estremamente sottili e complessi nei dati, ad esempio il modo in cui la domanda potrebbe aumentare quando si verifica un evento festivo importante. Questo è il motivo per cui genera spesso le previsioni più accurate per metriche aziendali complesse.
Che cos'è un modello di previsione basato sulle tendenze?: Un modello di previsione basato sulle tendenze è uno dei metodi più semplici utilizzati dal nostro sistema per le previsioni ed è un'ottima base di riferimento per la stabilità. Ecco come funziona:
Esempio: è necessario prevedere le vendite del martedì successivo. Il modello YoY si limita a ripercorrere ciò che è realmente accaduto in quel giorno esatto un anno fa (martedì scorso). Quindi rettifica il numero storico in base a una tendenza osservata di recente.
Ricerca del valore di riferimento: il modello trova il punto dati esatto di 365 giorni fa. Acquisisce tutti i modelli storici già noti, come l'effetto di una determinata festività, una promozione settimanale o un calo stagionale.
Calcola crescita/declino: calcola quindi il tasso complessivo di cambiamento che l'azienda ha registrato da quel momento (il "tasso di crescita").
Applica la modifica: il modello applica la percentuale di crescita o rifiutare al numero di riferimento dell'anno precedente per ottenere la previsione finale per la settimana successiva.

Il modello YoY è particolarmente utile per le metriche stabili o quando è necessaria una previsione affidabile e prudente. Funziona bene perché presuppone che i modelli sottostanti dell'azienda rimangano coerenti da un anno all'altro, ridimensionando semplicemente i risultati in modo che corrispondano al tasso di crescita corrente.