Prognozowanie w przedsiębiorstwie


Opis szkolenia: Kurs przeznaczony jest dla osób zajmujących się budową oraz wykorzystaniem prognoz sprzedaży w przedsiębiorstwie. Program szkolenia obejmuje zagadnienia związane z przebiegiem procesu prognostycznego, budową wybranych modeli prognostycznych, budową prognoz i symulacją komputerową. Przedstawione zostaną sposoby budowy prognoz wielkości sprzedaży produktów obecnych na rynku od dłuższego czasu, produktów niedawno wprowadzonych na rynek oraz produktów wprowadzanych na rynek. Kurs ten jest kontynuacją kursu Prognozowanie i analiza szeregów czasowych.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows, podstawowa znajomość pakietu STATISTICA, znajomość podstaw analizy danych i prognozowania. Zalecamy wcześniejszy udział w kursie STATISTICA kurs podstawowy lub Statystyka dla niestatystyków oraz Prognozowanie i analiza szeregów czasowych.

Kontynuacją mogą być np. szkolenia:kursy z cyklu data mining, Prognozowanie w STATISTICA Data Miner, Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w STATISTICA, Sieci neuronowe,
Analizy wielowymiarowe, Metody statystyczne w marketingu i badaniach rynku, Techniki segmentacji w badaniach rynkowych, Analiza danych korporacyjnych w systemie STATISTICA Enterprise.

Terminy szkoleń: 22.11.2017 - 23.11.2017;

Program szkolenia:

  1. Proces prognostyczny w przedsiębiorstwie
    • Podstawy prognozowania – prawidłowości
    • Przesłanki (założenia) prognostyczne
    • Statystyczna obróbka danych prognostycznych (agregacja danych, uzupełnianie brakujących danych)
    • Statystyczna analiza danych prognostycznych (wykrywanie prawidłowości i obserwacji odstających)
    • Wybór metody prognozowania
    • Budowa, ocena dopuszczalności i trafności prognoz
  2. Prognozowanie sprzedaży produktów obecnych na rynku od dłuższego czasu
    • Modele szeregów czasowych
      • Identyfikacja prawidłowości (test współczynnika korelacji liniowej, analiza wariancji) oraz obserwacji odstających (wykres ramka-wąsy)
      • Analityczne funkcje trendu
      • Modele wygładzania wykładniczego
    • Analiza przypadków
    • Modele regresji
      • Identyfikacja prawidłowości oraz obserwacji wpływowych (odległości Cooka) i nietypowych (reszty standaryzowane)
      • Regresja prosta i wieloraka
      • Regresja krokowa
      • Modele regresji wahań sezonowych
    • Analiza przypadków
  3. Prognozowanie sprzedaży produktów niedawno wprowadzonych na rynek
    • Modele analogowe
    • Analiza przypadków
  4. Prognozowanie sprzedaży produktów wprowadzanych na rynek
    • Modele formalne II rodzaju o parametrach określanych przez ekspertów
    • Analiza przypadków
  5. System prognostyczny przedsiębiorstwa. Integracja ilościowych metod prognozowania i ocen ekspertów
    • Korygowanie prognoz
    • Kombinacja prognoz
    • Analiza przypadków
    • Monitorowanie prognoz