Verbessern der Qualität numerischer Prognosen (Beta)

Wenn Sie die Scorecard Ihrer Prognose überprüfen, wird eine Prognosequalitätsbewertung angezeigt. Wenn Sie mit der Qualität nicht zufrieden sind, können Sie die folgenden Schritte ausführen, um sie zu verbessern.

Wenn die Prognosequalität gut ist, müssen Sie nichts unternehmen. Sie müssen nicht versuchen, sie zu verbessern. Sie sollten lediglich die Scorecard regelmäßig aufrufen, um die Qualität zu überprüfen. Wenn die Qualität "Gut" ist und die Prognose mit Live-Daten ausgeführt wird (keine Schätzung), ist wahrscheinlich ebenfalls alles in Ordnung. Lesen Sie weiter, falls die Prognosequalität "OK", "Zu niedrig" oder "Zu hoch" ist.

Beachten Sie zunächst, ob im Titel der Prognosequalität "(Geschätzt)" angezeigt wird. In diesem Fall haben Sie die Prognose noch nicht aktiviert oder sie ist aktiviert, wird aber nicht mit den Live-Daten abgeglichen. In jedem Fall wird die Qualitätsbewertung basierend auf einem Teil Ihrer Beispieldaten geschätzt. Wenn die Prognose mit Live-Daten abgeglichen wird, geht die Qualität in der Regel zurück. Wenn die Prognosequalität beispielsweise "Gut", aber geschätzt ist, sollten Sie die Scorecard in etwa einem Monat erneut aufrufen, um den Erfolg mit den Live-Daten zu überprüfen.

• Sammeln Sie mehr Daten. Sicherlich sind nicht alle Qualitätsprobleme auf die Menge der Daten zurückzuführen. In manchen Fällen können Sie die Qualität jedoch verbessern, indem Sie einfach warten, bis Ihr Datenset voller ist.
• Versuchen Sie, die Segmentierung Ihrer Daten zu ändern. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass das Segment nur die für Ihre Prognose relevanten Datensätze enthält. Erstellen Sie für jedes Segment eine eigene Prognose, wenn Sie über zwei unterschiedliche Datensätze verfügen, die jeweils von einer eigenen Prognose profitieren würden.
• Achten Sie darauf, dass Ihr Beispielsatz einen repräsentativen Bereich an Zahlen enthält, für die Sie eine Prognose vornehmen möchten. Suchen Sie nach möglichen Verzerrungen in Ihren Daten, die Ihre Prognose beeinflussen können.
• Achten Sie darauf, keine Felder auszuschließen, die zusätzliche, nützliche Daten bieten könnten.
• Wenn die geschätzte Prognosequalität "Zu hoch" lautet (bevor sie mit Live-Daten abgeglichen wird), ist sie wahrscheinlich zu gut, um wahr zu sein. Überprüfen Sie die in Ihrer Prognose enthaltenen Felder. Sieht irgendeines davon falsch aus oder enthält Daten, die erst nach dem prognostizierten Ereignis bekannt sein konnten? Schließen Sie diese Felder in diesem Fall aus. Dieser Problemtyp wird als Rückschaufehler bezeichnet. Sehen Sie sich auch die wichtigsten Prädiktoren auf der Scorecard an. Sind sie sinnvoll? Wenn eines der Felder falsch aussieht, sollten Sie es ggf. ausschließen.
• Überlegen Sie, ob Ihr Anwendungsfall für eine numerische Prognose (Beta) geeignet ist. Erstellen Sie tatsächlich eine Prognose für einen numerischen Wert? Oder nur für eine Zahl, die einen Mehrfachauswahlwert darstellt? Ein Feld, das beispielsweise jedem in einer Auswahlliste enthaltenen Land eine Zahl zuweist, enthält tatsächlich keinen numerischen Prädiktor.