Cree sofisticadas previsiones de series temporales independientemente de su nivel de conocimiento

IBM SPSS Forecasting permite a los analistas pronosticar tendencias y desarrollar previsiones rápida y fácilmente, sin necesidad de ser un experto estadista. Las personas sin experiencia en la elaboración de previsiones son capaces de crear previsiones sofisticadas que tengan en cuenta múltiples variables, y los expertos en la materia pueden utilizar SPSS Forecasting para validar sus modelos. Entre los ejemplos de predicción con series temporales se incluye predecir el número de personal necesario cada día para un centro de atención telefónica o prever la demanda de un producto o servicio concreto. SPSS Forecasting le ayuda en cada paso del camino, para que obtenga rápidamente la información que necesita.

SPSS Forecasting ofrece funciones como:

Gráfica de previsiones

Una gráfica con los resultados de previsiones le ayuda a determinar automáticamente qué modelo se adapta mejor a sus variables independientes y de series temporales.

Gráfica de previsiones

Error de porcentaje de media absoluta (MAPE)

Este histograma muestra el error de porcentaje de media absoluta entre todos los modelos. Muestra que todos los modelos cuentan con una media de incertidumbre de aproximadamente un 1 por ciento.

Error de porcentaje de media absoluta (MAPE)

Observados frente a ajustados

Los valores previstos muestran un buen acuerdo con los valores observados, indicando que el modelo tiene una capacidad predictiva satisfactoria.

Observados frente a ajustados

Tabla de previsiones

Los valores previstos y los intervalos de confianza para cada periodo de previsión se muestran en una tabla fácil de leer.

Tabla de previsiones

Modelo causal temporal

En esta imagen se muestran las conexiones causales asociadas con los 10 primeros modelos (los más adecuados) en un sistema de modelo causal temporal. Una empresa, que supervisa sus indicadores clave de rendimiento (KPI) y que también realiza el seguimiento de los datos con métricas controlables denominadas apalancamientos, desea determinar las conexiones causales entre los apalancamientos y los KPI, para poder comprender qué apalancamientos afectan a qué KPI. La empresa también desea saber si hay conexiones causales entre los propios KPI.

Tabla de previsiones

SPSS Forecasting Screenshots

Modelo causal temporal
Gráfica de previsiones
Error de porcentaje de media absoluta (MAPE)
Observados frente a ajustados
Tabla de previsiones

Análisis guiado para personas sin experiencia en la elaboración de previsiones

Más opciones y posibilidades de personalización para los analistas experimentados

Características que permiten ahorrar tiempo

Potentes procedimientos de modelado de series temporales

Opciones flexibles de salida

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Cree sofisticadas previsiones de series temporales independientemente de su nivel de conocimiento

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