Las ventajas del método de series de tiempo de la predicción

metodologías cuantitativas y cualitativas para la previsión de los administradores de ayuda para desarrollar metas y objetivos de negocio. previsiones de negocio pueden estar basados ​​en patrones de datos históricos que se utilizan para predecir el futuro comportamiento del mercado. El método de series de tiempo de la predicción es una herramienta de análisis de datos que mide puntos de datos históricos - por ejemplo, el uso de gráficos de líneas - para predecir las condiciones y eventos futuros. El objetivo del método de series de tiempo es identificar las características significativas en los datos que se pueden utilizar en hacer declaraciones sobre resultados futuros.

Los datos históricos utilizados en las pruebas de series de tiempo representan condiciones de información a lo largo de un diagrama progresivo, lineal. El método de series de tiempo de predicción es la más fiable cuando los datos representa un periodo de tiempo amplio. Información acerca de las condiciones se puede extraer mediante la medición de los datos en varios intervalos de tiempo - por ejemplo, cada hora, diariamente, mensualmente, trimestralmente, anualmente o en cualquier otro intervalo de tiempo. Las previsiones son las más sólidas cuando se basa en un gran número de observaciones por períodos de tiempo más largos para medir los patrones en las condiciones.

Los puntos de datos variaciones medidos y comparados de año en año pueden revelar patrones de fluctuación de temporada que pueden servir como base para futuras previsiones. Este tipo de información es de particular importancia para los mercados cuyos productos fluctúan estacionalmente, como las materias primas y las empresas minoristas de ropa. Para los minoristas, por ejemplo, los datos de series de tiempo pueden revelar que la demanda de ropa de invierno picos en un período de tiempo distinto cada año, información que sería importante en la previsión de las necesidades de producción y entrega.

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Como un modelo lineal de análisis, el método de series de tiempo también se puede utilizar para identificar tendencias. tendencias de datos de informes de gráficos de series de tiempo pueden ser útiles para los administradores cuando las mediciones muestran un aumento o disminución en las ventas de un determinado producto o bueno. Por ejemplo, una tendencia al alza en las ventas diarias de widget de X en una tienda de franquicia en particular puede servir de base para la estimación de tendencia en tiendas de franquicia en situación similar.

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El método de series de tiempo es una herramienta útil para medir el crecimiento económico y endógeno, según el profesor Hossein Arsham de la Universidad de Baltimore. En contraste con el crecimiento económico, el crecimiento endógeno es el desarrollo que se produce desde dentro del capital humano interno de una organización que puede conducir al crecimiento económico. El impacto de las variables de política, por ejemplo, se puede evidenciar a través de pruebas de series de tiempo.