BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 43 Menit 9 Detik 

Beberapa Manfaat Metode Statistik untuk Forecasting

Belajar Data Science di Rumah 15-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ef6a4a255aed8dc75799498baf7794bf_x_Thumbnail800.jpg

Metode statistik bisa digunakan untuk meramalkan sesuatu baik sales, cuaca sampai tingkatan lainnya. Dalam hampir setiap keputusan yang mereka buat, para eksekutif saat ini mempertimbangkan semacam ramalan. Prediksi permintaan dan tren yang baik bukan lagi barang mewah, tetapi suatu keharusan, jika manajer ingin mengatasi musim, perubahan tingkat permintaan yang tiba-tiba, manuver pemotongan harga dalam persaingan, pemogokan, dan perubahan besar ekonomi. 


Peramalan dapat membantu mereka mengatasi masalah ini; tetapi itu dapat membantu mereka lebih banyak, semakin mereka mengetahui tentang prinsip-prinsip umum peramalan, apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan untuk mereka saat ini, dan teknik mana yang sesuai dengan kebutuhan mereka saat ini. 


Di sini penulis mencoba menjelaskan potensi peramalan kepada manajer, dengan memusatkan perhatian khusus pada peramalan penjualan untuk produk Corning Glass Works karena ini telah matang melalui siklus hidup produk. Juga termasuk adalah ikhtisar teknik peramalan.


statistik


Untuk menangani peningkatan variasi dan kompleksitas masalah peramalan manajerial, banyak teknik peramalan telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir. Masing-masing memiliki kegunaan khusus, dan harus berhati-hati untuk memilih teknik yang benar untuk aplikasi tertentu. 


Manajer serta peramal memiliki peran dalam pemilihan teknik; dan semakin baik mereka memahami kisaran kemungkinan peramalan, semakin besar kemungkinan upaya peramalan perusahaan akan membuahkan hasil. Pemilihan metode bergantung pada banyak faktor”konteks peramalan, relevansi dan ketersediaan data historis, tingkat akurasi yang diinginkan, periode waktu yang akan diramalkan, biaya/manfaat (atau nilai) prakiraan terhadap perusahaan, dan waktu yang tersedia untuk melakukan analisis. 


Faktor-faktor ini harus ditimbang terus-menerus, dan pada berbagai tingkatan. Secara umum, misalnya, peramal harus memilih teknik yang memanfaatkan data yang tersedia dengan sebaik-baiknya. Jika peramal dapat dengan mudah menerapkan satu teknik akurasi yang dapat diterima, dia tidak boleh mencoba "melapisi emas" dengan menggunakan teknik yang lebih maju yang menawarkan akurasi yang berpotensi lebih besar tetapi yang membutuhkan informasi yang tidak ada atau informasi yang mahal untuk diperoleh. Pertukaran semacam ini relatif mudah dilakukan, tetapi yang lain, seperti yang akan kita lihat, membutuhkan lebih banyak pemikiran.


1. Peramalan Bisnis Umum

Prakiraan bisnis umum digunakan untuk menentukan iklim bisnis secara keseluruhan untuk masa mendatang, dan dapat diterapkan secara luas dan berguna untuk banyak bisnis dan industri yang berbeda.

  • Digunakan untuk: Menentukan kondisi pasar secara keseluruhan dan dampak dari faktor lingkungan di mana bisnis sahabat data beroperasi

  • Terbaik untuk: Bisnis yang beroperasi di lingkungan yang berpengaruh, seperti negara yang mengalami pergolakan politik, kemajuan teknologi besar, atau perubahan musim yang dramatis.

  • Contoh: Menganalisis dampak pemilihan Presiden AS 2020 terhadap ekonomi Amerika secara luas.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Perkiraan Keuangan

Peramalan keuangan adalah tentang mendapatkan gambaran yang jelas tentang ke mana arah perusahaan sahabat data. Ini termasuk menimbang aset dan kewajiban, hutang dan piutang, biaya operasi, struktur modal dan arus kas, dan kondisi pasar secara umum.

  • Digunakan untuk: Melacak lintasan masa depan perusahaan sahabat data secara keseluruhan.

  • Terbaik untuk: Semua bisnis yang ingin tetap berada di puncak kesehatan bisnis mereka melalui proyeksi keuangan.


3. Perkiraan Akuntansi

Peramalan akuntansi adalah praktik memprediksi biaya masa depan yang akan dikeluarkan oleh perusahaan sahabat data, menggunakan data masa lalu dan sekarang untuk memperkirakan berapa banyak bisnis sahabat data akan membayar bahan baku, inventaris, jam kerja, utilitas dan sewa, asuransi, dan banyak lagi.

statistik


  • Digunakan untuk: Menentukan biaya operasi masa depan untuk bisnis sahabat data.

  • Terbaik untuk: Setiap bisnis yang peduli dengan menutupi biaya masa depan.

  • Contoh: Memperkirakan perubahan siklus dalam biaya produk musiman, seperti produk segar untuk restoran.


4. Perkiraan Penjualan

Prakiraan penjualan memperkirakan penjualan di masa mendatang, baik secara keseluruhan atau dari produk atau layanan tertentu dalam penawaran bisnis sahabat data, berdasarkan data penjualan. Peramalan penjualan memungkinkan bisnis sahabat data mengantisipasi kebutuhan masa depan akan tenaga kerja, sumber daya, arus kas, inventaris, dan modal investasi. Perkiraan penjualan akan menunjukkan pendapatan penjualan yang mungkin diharapkan perusahaan sahabat data selama bulan, kuartal, atau tahun berikutnya dari siklus penjualan.


statistik


  • Digunakan untuk: Memprediksi penjualan sahabat data untuk periode waktu mendatang, dan memperkirakan pertumbuhan dan arus kas.

  • Terbaik untuk: Bisnis yang hanya mengandalkan riwayat penjualan, atau ingin memproyeksikan penjualan untuk investor dan pendanaan.

  • Contoh: Memproyeksikan pendapatan untuk tahun fiskal 2021 untuk menentukan berapa banyak tenaga penjualan yang akan dipekerjakan dan struktur komisi mereka.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :