Einsatz von Daten und Technologieprognosen

Name: Einsatz von Daten und Technologieprognosen
Author: Michael D. Ford

Die Technologie hat zwar Zeitreisen noch nicht erfunden, aber es gibt viele Informationen darüber, wie die Zukunft aussehen wird

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Kurs: On-Demand

(uplifting music) Analyzing data requires recognition of demand patterns, which can be stable or dynamic, have upward or downward trends, and have seasonality. Demand can also be cyclical. This is similar to seasonality, but refers to a cycle that doesn't fit within a calendar year. There are cycles that are longer than a year and cannot be predicted using trend models, or the seasonality index. For example, the housing market used to have a 10 to 15 year cycle between boom and bust. The electronics industry used to have a seven to 10 year cycle. These cycles were severely disrupted by the great recession of 2007. And we have yet to establish what the new norms are. All demand patterns will include randomness, and some may include trend, seasonality or cyclical variation. Some may include all four elements. Tables are good for representing the actual numbers and data sets, while graphs are best for helping us identify demand patterns. It is much easier to visualize trends, cycles, and variations by looking at a plot of the demand data. It is important to recognize that how we break down or aggregate data will affect what we see. For example, if you look at only a total sales of vehicles in North America, you may miss the fact that standard passenger car sales are down, while SUVs and crossovers are up. This also applies to the time periods we are analyzing. If we observe mayonnaise sales over the course of a year, we will find the peak in the summer months. This is when lots of mayonnaise is used in sandwiches and salads for picnics and cookouts. There is also a mini peak late in the year, corresponding to the Thanksgiving and winter holiday season. This is important information for the food processing facility manufacturing the mayonnaise. When you break down grocery sales data into months and weeks, you will find there is a peak at the start of the month for persons who are paid on a monthly basis, such as persons collecting a pension and some school district employees. There are also peaks on weekends for those who are paid weekly. This information is important to grocery wholesalers who supply retail outlets. Breaking sales down further in to days or even hours, we find that sales increase during the lunch hour or after work. This is important for retail stores in terms of staffing cashiers and stock clerks.

Fortgeschritten Anbieter : Michael D. Ford 4 Lektionen · 8m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

Prognosen sind eine Methode, mit der Führungskräfte die Bedürfnisse ihrer Kunden voraussagen, um sicherzustellen, dass sie den zukünftigen Bedarf decken können. Die Prognose umfasst viele unterschiedliche Methoden, abhängig von der Art des Unternehmens und abhängig von dem, was Sie vorhersagen möchten und wie weit Sie vorausschauen wollen. Dieser Kurs bietet einen tiefen Einblick in verschiedene Arten von Prognosen und wie jede Art Ihnen einen anderen Einblick in die Zukunft Ihres Unternehmens bieten kann. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über die Technologie und Software, die zur Verbesserung und Verfeinerung der Prognose verfügbar sind, sowie über die Analyse gesammelter Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Was Sie lernen werden

Analysieren Sie gesammelte Daten, um Nachfragemuster zu identifizieren
Verwenden Sie eine Prognose, um Nachfrage zu prognostizieren
Wählen Sie den besten Forecasting-Ansatz basierend auf Ihren Anforderungen
Wenden Sie Technologie und Software an, die Geschäftsführern beim Entwickeln von Prognosen helfen
Vergleichen Sie verschiedene Forecasting-Typen und was jeder über Ihr Geschäft offenbart

Wichtige Erkenntnisse

Forecasting ist eine Methode, die Geschäftsführer nutzen, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren und sicherzustellen, dass sie zukünftige Nachfrage decken können.
Forecasting beinhaltet viele verschiedene Methoden, je nach Art der Organisation, was Sie vorhersagen möchten, und wie weit im Voraus Sie schauen.
Verschiedene Forecasting-Typen bieten jeweils einen anderen Einblick in die Zukunft Ihres Unternehmens.
Technologie und Software sind verfügbar, um Forecasting zu verbessern und zu verfeinern.
Die Analyse gesammelter Daten hilft Ihnen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Nachfragemuster zu identifizieren.

Häufig gestellte Fragen

Was werde ich in diesem Kurs lernen?

Sie lernen, wie Sie gesammelte Daten analysieren, um Nachfragemuster zu identifizieren, wie Sie eine Prognose zur Nachfrageprojektion verwenden, wie Sie den besten Forecasting-Ansatz basierend auf Ihren Anforderungen wählen, und entdecken Technologie, die Geschäftsführern beim Entwickeln von Prognosen hilft.

Für wen ist dieser Kurs bestimmt?

Er richtet sich an Geschäftsführer, die Forecasting nutzen, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren und sicherzustellen, dass sie zukünftige Nachfrage decken können.

Welche Themen behandelt der Kurs?

Der Kurs behandelt Datenanalyse, Auswahl des besten Forecasting-Ansatzes, Verwendung der implementierten Prognose sowie Technologie und Forecasting.

Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?

Er entwickelt Fähigkeiten in Forecasting, Unternehmensforecasting, Wirtschaftsforecasting, Finanzforecasting, Forecasting-Management und Technologie-Forecasting.

Behandelt der Kurs Forecasting-Technologie?

Ja. Er behandelt die Technologie und Software, die verfügbar ist, um Forecasting zu verbessern und zu verfeinern, sowie wie sie Geschäftsführern beim Entwickeln von Prognosen hilft.