АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ ТА СПОСОБІВ ОЦІНКИ ЇХ ЯКОСТІ

Abstract

У даному тексті було досліджено різні методи прогнозування попиту, зокрема евристичні, екстраполяційні, регресійні та методи машинного навчання. Евристичні методи базуються на суб'єктивних оцінках експертів та можуть бути використані для довгострокового та середньострокового прогнозування, а також в умовах нестабільності. Однак вони мають свої недоліки, такі як суб'єктивність та можливість зміщення прогнозу. Математичні методи екстраполяції та регресії ґрунтуються на статистичних тенденціях та дозволяють прогнозувати майбутні значення на основі минулих даних. Вони мають просту реалізацію і зрозумілу інтерпретацію результатів, але також обмежені недостовірністю даних та неможливістю передбачити нестабільні умови в майбутньому. Машинне навчання представляє альтернативний підхід до прогнозування, використовуючи великий обсяг даних. Воно включає алгоритми керованого навчання, неконтрольованого навчання та глибокого навчання, кожен з яких має свої особливості і застосовується для різних типів завдань. Підкреслюється, що регресійні моделі та методи машинного навчання мають свої переваги, такі як здатність враховувати багато змінних і факторів, але також мають складність в реалізації та інтерпретації результатів прогнозу. В тексті розглянуто основні способи розрахунку похибки прогнозування та шкалу оцінки якості прогнозування в залежності від значення похибки. Наголошується, розрахунок цих показників передбачає лінійний розвиток подій, тоді як нелінійні події можуть впливати на точність прогнозу. Наприклад, збої в роботі постачальника або магазину можуть призводити до збільшення похибки прогнозу. Таким чином, необхідно враховувати нелінійний характер подій при оцінці точності прогнозу Отже, вибір методу прогнозування залежить від конкретної ситуації та доступності даних. Кожен метод має свої переваги та обмеження, і їх використання повинно бути обґрунтоване і здійснюватись з урахуванням особливостей конкретного прогнозувального завдання.