기술 레벨에 관계없이 정교한 시계열 예측을 빌드

IBM® SPSS® Forecasting을 사용하면 전문 통계학자가 아닌 분석가도 경향을 예측하고 예측을 개발할 수 있습니다. 예측에 익숙하지 않은 사람들도 다중 변수를 고려하는 세련된 예측을 작성할 수 있으며 숙련된 예측 전문가들은 SPSS Forecasting을 사용하여 모델의 유효성을 검증할 수 있습니다. 시계열 예측의 예로는 콜 센터에 매일 필요한 직원 수 예측, 특정 제품 또는 서비스에 대한 수요 예측 등이 있습니다. SPSS Forecasting을 사용하면 모든 단계에서 필요한 정보를 빠르게 확보할 수 있습니다.

SPSS Forecasting은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

예측 차트

예측 결과를 표시하는 차트는 사용자의 시계열과 독립 변수에 가장 잘 맞는 모델을 자동으로 판별하도록 도와줄 수 있습니다.

예측 차트

평균절대비율오차(MAPE)

이 히스토그램은 모든 모델에서 평균절대비율오차를 표시합니다. 이는 모든 모델이 대략 1 퍼센트의 평균 불확실성을 표시함을 보여줍니다.

평균절대비율오차(MAPE)

관찰 대 적합

예측된 값은 모델이 만족할 만한 예측 기능을 가지고 있음을 표시하여 관찰된 값과 잘 일치함을 보여줍니다.

관찰 대 적합

예측 테이블

각 예측 기간에 대해 예측된 값과 신뢰구간이 읽기 쉬운 테이블에 표시됩니다.

예측 테이블

시계열 일반 모델

이 이미지는 시계열 일반 모델 시스템의 상위(최적) 10개 모델과 연관된 일반 연결을 보여 줍니다. 핵심성과지표(KPI)를 모니터링하고 제어 가능한 지표(레버)에 대한 데이터를 추적하는 기업은 레버와 KPI 간의 일반적인 연관성을 파악하여 어느 레버가 어느 KPI에 영향을 미치는지를 확인하려고 합니다. 또한 이 회사는 KPI 간에 일반적인 연관성이 있는지를 파악하려고 합니다.

예측 테이블

초보 예측가를 위한 단계별 분석

숙련된 분석가를 위한 다양한 선택 옵션 및 사용자 정의

시간 절약

강력한 시계열 모델링 절차

유연한 출력 옵션

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