当企业在新的领域开拓时,更想找到这个领域的其他专家来加盟,通过专家的先验经验来回避可能存在的风险,例如新品一上线,那么未来一个月的库存是3倍还是5倍,这个完全没有经验,根本无从谈起从历史数据中推翻出来,只有专家站出来:根据我的经验,上3倍。
其实这个时候,专家经验可以被抽象成一个公式,不同的自变量x,最终生成一个因变量Y。并且x的取值范围比较宽泛,还有个起步值。
另一种情况是企业已经在某一个领域做了很久,沉淀出来了很多历史数据,这个时候想问一下下个月的总库存,空降的专家是没用的,空降的专家自带计算公式,把企业当前变量x输入进入,得到的Y是专家经验的预测值,但很难是这个企业的预测值,有了历史数据的企业,在预测未来方面更有可能依赖惯性,所以时间序列的预测可能更准,同时拟合出来的公式也更复杂。
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