Forecast Pro

Forecast Pro รวบรวมหลากหลายเทคนิควิธีในการพยากรณ์ได้แก่

- Expert Selection: เป็นระบบที่อยู่ในโปรแกรม Forecast Pro ซึ่งทำหน้าที่ วิเคราะห์ข้อมูลแล้วเลือกเทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมสร้างแบบจำลองและคำนวณค่าพยากรณ์ พร้อมทั้งอธิบายเหตุผลของการเลือกแบบจำลองอย่างชัดเจน

- Exponential Smoothing: ForecastPro ได้รวบรวม 12 แบบจำลอง Holt-Winters exponential smoothing เพื่อรองรับข้อมูลที่มีรูปแบบของแนวโน้มและรูปแบบฤดูกาลที่หลากหลาย

- Box-Jenkins: สำหรับชุดข้อมูลที่มีความเสถียร Forecast Pro จะสนับสนุนแบบจำลอง Box Jenkins โดยโปรแกรมสามารถสร้างแบบจำลองเสร็จอัตโนมัติหรือแบบโต้ตอบด้วยตัวช่วยที่มีหน้าจอสำหรับ diagnostic ที่สมบูรณ์และครบถ้วน

- Dynamic Regression: จะถูกใช้เมื่อมีตัวชี้นำหรือตัวแปรสำคัญอื่นๆคุณสามารถรวมตัวแปรอิสระหรือเปลี่ยน และสร้างแบบจำลอง Cochrane-Orcutt และใช้ Forecast Pro (XE เท่านั้น) ในการสร้างและเปรียบเทียบแบบจำลอง โดยใช้เวลาอันสั้น

- Event Models: เป็นส่วนขยายจาก exponential smoothing เพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนค่าพยากรณ์กิจกรรมพิเศษ เช่น การทำโปรโมชั่น การเคลื่อนไหวในวันหยุด หรือเหตุการณ์ผิดปกติอื่นๆ

- Multiple-Level Models: ช่วยทำให้คุณสร้างข้อมูลระดับกลุ่มสินค้าและใช้วิธี top-down หรือ bottom-up ได้เพื่อทำให้ผลการพยากรณ์ในทุกระดับชั้นและสามารถนำดัชนีฤดูกาล หรือการทำโปรโมชั่นกระจายผลของการพยากรณ์ จากระดับสูงสู่ระดับล่าง หรือจากระดับล่างสู่ระดับสูง ได้เช่นกัน

- Seasonal Simplification: เป็นส่วนขยายจาก exponential smoothing ที่ลดจำนวนของดัชนีฤดูกาลที่ใช้ในการจำลองข้อมูล ซึ่งบ่อยครั้งทำให้ค่าพยากรณ์ได้ถูกปรับปรุงความแม่นยำสูงขึ้นสำหรับข้อมูล เช่น การพยากรณ์ในระดับสัปดาห์ เป็นต้น

- Low Volume Models: แบบจำลอง Croston’s intermittent และแบบจำลอง Discrete มีไว้เพื่อรองรับข้อมูลปริมาณต่ำและเกิดขึ้นห่างกัน เช่น ข้อมูลที่มีข้อมูลส่วนใหญ่เป็นศูนย์

- Curve Fitting: ช่วยทำให้ง่ายและรวดเร็วขึ้นในการระบุรูปแบบของ curve ตามชุดข้อมูลของคุณ สามารถนำไปใช้พยากรณ์รายปีและคาดคะเนการขายสินค้าใหม่ได้

- Simple Methods: สำหรับชุดข้อมูลที่มีสั้นมากๆ หรือข้อมูลที่แปรปรวนสูงมากๆโปรแกรม Forecast Pro ได้มีวิธี moving average และยังมีวิธีง่ายๆ อีกหลากหลายวิธีเพื่อรองรับกับข้อมูลลักษณะนี้