Описание
В основе практики числового прогнозирования лежит использование научного подхода для определения будущего предвидения на основе предыдущих исторических данных.
Когда мы производим или транспортируем товары, в каждом процессе возникают задержки. Это означает, что то, что вы решаете сегодня, в конечном счете отражает предполагаемое состояние о будущем. Например, когда вы производите продукт, есть ожидание, что будет спрос, соответствующий этому производству.
Все методы прогнозирования, от простого скользящего среднего до сложных и утонченных моделей машинного обучения, имеют общую черту - метод проекции тренда в прошлом на будущее. Другими словами, если будущее не является продолжением прошлого, прогнозирование не может его обнаружить, например, изменяющийся рынок, такой как рост электронной коммерции. В зависимости от настроек своих моделей они будут реагировать на новые данные быстрее или медленнее, но в основном полагаются на наблюдения в прошлом - точность прогноза в значительной степени будет зависеть от того, насколько прошлое представляет будущие события.
