Descrizione
In sostanza, la pratica della previsione numerica si basa sull’uso di un approccio scientifico per definire un’anticipazione futura basata sui dati storici precedenti.
Quando produciamo o trasportiamo merci, ogni processo comporta dei ritardi. Ciò significa che ciò che decidi oggi riflette infine una condizione prevista per il futuro. Ad esempio, quando produci un prodotto, ci si aspetta che vi sia una domanda in grado di corrispondere a questa produzione.
Ciò che tutti i metodi di previsione hanno in comune, dalla semplice media mobile ai complessi e sofisticati modelli di machine learning, è il metodo di proiettare una tendenza passata nel futuro. In altre parole, se il futuro non è semplicemente una continuazione del passato, la previsione non può rilevarlo, per esempio in un mercato in cambiamento come l’ascesa dell’e-commerce. A seconda della configurazione, i modelli reagiranno più rapidamente o più lentamente ai nuovi dati, ma sostanzialmente si basano su un’osservazione passata - l’accuratezza della previsione dipenderà quindi in gran parte da quanto il passato rispecchia gli eventi futuri.
