Anaplan の Statistical Forecasting モデル サンプルでは、履歴データを読み込み、さまざまな統計アルゴリズムを使用してフォーキャストを生成できます。このモデルには、基本となるフォーキャスト手法に加え、間歇需要、曲線適合、平滑化、季節性平滑化という四つの異なる包括的なフォーキャスト手法に対応した 30 を超える統計アルゴリズムが搭載されています。

このモデルでは履歴データに基づいて統計的フォーキャストが生成されるだけでなく、そのデータに最適なアルゴリズムが分析されます。このアプローチでは、将来にわたって使用するうえで最も精度が高いであろう手法が推奨されます。

機能

統計的フォーキャスト アルゴリズム

  • シンプルな指数平滑化法、乗法分解、ウィンタース加法などの 30 を超える統計アルゴリズム
  • フォーキャスト アルゴリズムと想定のカスタマイズを可能にする、インタラクティブなフォーキャスト ダッシュボード

季節性オプション

  • 各製品に固有の季節性やブランド レベルの複合季節性の検索を含む、複数の季節性選択オプションとカスタム ユーザー定義オプション

外れ値の特定

  • 標準偏差や四分位範囲 (IQR) などのユーザー定義パラメーターに基づく外れ値の特定と除外

フォーキャスト精度

  • 平均絶対パーセント誤差 (MAPE) などの手法を使用したフォーキャスト精度の測定

動的タイム スケール

生産終了のモデリング

情報

ビジネス機能

営業:売上フォーキャスト

業界

すべての業界、医療、ホスピタリティ

サイズ

190 MB

言語

英語