पूर्वानुमान के तरीके क्या हैं?
पूर्वानुमान अनिश्चित भविष्य की घटनाओं के परिमाण का अनुमान लगा रहा है और विभिन्न मान्यताओं के साथ अलग-अलग परिणाम प्रदान करता है। शीर्ष पूर्वानुमान विधियों में गुणात्मक पूर्वानुमान (डेल्फी विधि, बाजार सर्वेक्षण, कार्यकारी राय, बिक्री बल समग्र) और मात्रात्मक पूर्वानुमान (समय श्रृंखला और साहचर्य मॉडल) शामिल हैं। जरूरी नहीं कि सभी विधियां पूर्वानुमान के उद्देश्य की पूर्ति करें, निर्णयकर्ताओं को यह समझना चाहिए कि व्यवसाय के लिए कौन सा प्रकार सबसे उपयुक्त है।
पूर्वानुमान के शीर्ष 6 तरीके
पूर्वानुमान के तरीकों को मोटे तौर पर वर्गीकृत किया जा सकता है:
- गुणात्मक तरीके - ये विधियाँ भावनाओं, अंतर्ज्ञान, निर्णय, व्यक्तिगत अनुभवों और राय पर आधारित हैं। इसका मतलब यह है कि गुणात्मक पूर्वानुमान विधियों में कोई गणित शामिल नहीं है। डेल्फी मेथड, मार्केट सर्वे, एक्जीक्यूटिव ओपिनियन, सेल्सफोर्स कम्पोजिट इस प्रकार के पूर्वानुमान का हिस्सा हैं।
- मात्रात्मक तरीके - ये विधियाँ गणितीय या मात्रात्मक मॉडल पर पूरी तरह निर्भर करती हैं। इस पद्धति का परिणाम पूरी तरह से गणितीय गणनाओं पर निर्भर करता है। टाइम सीरीज़ और एसोसिएटिव मॉडल इस प्रकार के पूर्वानुमान का एक हिस्सा हैं।
# 1 - डेल्फी विधि
डेल्फी पद्धति में निष्कर्ष निकालने के लिए विशेषज्ञों के एक समूह के समझौते की आवश्यकता है। इस पद्धति में किसी समस्या या स्थिति के विशेषज्ञों के बीच चर्चा शामिल है। ऐसा तर्क या मंथन किया जाता है जिसे पूरा करने के लिए बहस में शामिल सभी लोग सहमत हों।
# 2 - मार्केट सर्वे
एक बाजार सर्वेक्षण में, ग्राहकों की पूछ को समझने और ग्राहक की बदलती जरूरतों के अनुसार सही उत्पाद या सेवा देने के लिए पहले से अच्छी तरह से प्रवृत्ति को टैप करने के लिए ग्राहकों के साक्षात्कार और सर्वेक्षण किए जाते हैं।
# 3 - कार्यकारी राय
जैसा कि नाम से पता चलता है, अधिकारी या प्रबंधक ऐसे पूर्वानुमान में शामिल होते हैं। यह विधि डेल्फी विधि के समान है; हालांकि, यहां एकमात्र अंतर यह है कि अधिकारी प्रश्न में मामले के विशेषज्ञ हो सकते हैं या नहीं भी हो सकते हैं, भले ही उनके पास समस्या या स्थिति को समझने और एक पूर्वानुमान विधि तैयार करने का अनुभव हो, जो सर्वोत्तम संभव परिणाम लाएगा।
# 4 - बिक्री बल समग्र
विक्रेता की जानकारी और अंतर्ज्ञान ग्राहक की जरूरतों को निर्धारित करते हैं और विक्रेता को सौंपे गए विशेष क्षेत्र या क्षेत्र में बिक्री का अनुमान लगाते हैं। यह जानकारी ग्राहक की जरूरतों का पूर्वानुमान लगाने में महत्वपूर्ण है, जिसका उपयोग ग्राहक की जरूरतों को पूरा करने और बिक्री संस्करणों की पहले से पहचान करने के लिए व्यवसाय में आवश्यक परिवर्तन करने के लिए किया जा सकता है।
# 5 - टाइम सीरीज़ मॉडल
समय श्रृंखला मॉडल ऐतिहासिक डेटा को देखते हैं और इन ऐतिहासिक मूल्यों के आधार पर भविष्य में एक बिंदु पर पहुंचने के लिए पिछले डेटा में पैटर्न की पहचान करते हैं। चूंकि ऐतिहासिक डेटा में एक पैटर्न होता है, इसलिए यह स्पष्ट हो जाता है कि भविष्य में डेटा का भी एक पैटर्न होना चाहिए, और यह पद्धति भविष्य में पैटर्न को क्रैक करती हुई दिखती है ताकि वास्तविक गणना और परिणामों में बहुत कम विचलन हो। असली दुनिया। नीचे एक समय श्रृंखला मॉडल का उदाहरण दिया गया है
उदाहरण - सीधी रेखा विधि
पूर्वानुमान की सबसे सरल विधियों में से एक है सीधी रेखा विधि; यह भविष्य के राजस्व की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा और रुझानों का उपयोग करता है।
एबीसी लिमिटेड अगले तीन वर्षों के लिए 6% की यो वृद्धि प्राप्त करने के लिए लग रहा है। एक सीधी-रेखा पद्धति में, हमारी गणना में उपयोग की गई बिक्री की वृद्धि दर का पता लगाने के लिए पहला कदम है। ऐतिहासिक आंकड़ों के अनुसार, 2019 के लिए, विकास दर 6% है।
उदाहरण - मूविंग एवरेज विधि
मूविंग एवरेज औसत हैं जो अंतर्निहित डेटा के साथ चलते हैं, जिससे वर्तमान परिदृश्य के लिए सटीक जानकारी मिलती है। नीचे दिए गए उदाहरण में, एबीसी लिमिटेड के लिए वर्ष 2019 के लिए उत्पन्न बिक्री का प्रतिनिधित्व किया जाता है। द्वि-मासिक, त्रैमासिक और अर्धवार्षिक के लिए चलती औसत की गणना नीचे की गई है। एक्सेल चलती औसत पर आने के लिए उपयोग किए जाने वाले सूत्र दिखाता है।
# 6 - सहयोगी मॉडल
सहयोगी मॉडल उस चर को देखते हैं जिसे सिस्टम में अन्य चर से संबंधित होने के रूप में पूर्वानुमानित किया जा रहा है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक चर सिस्टम में अन्य चर के साथ जुड़ा हुआ है। पूर्वानुमान अनुमान इन संघों के आधार पर बनाए जाते हैं।
निष्कर्ष
पूर्वानुमान एक व्यवसाय को भविष्य की घटनाओं और इसकी घटना और परिमाण के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करके किसी विशेष लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कदम उठाने में सक्षम बनाता है। पूर्वानुमान या तो गुणात्मक या मात्रात्मक हो सकता है, जो कि एकत्र की गई जानकारी और उसके स्वभाव के आधार पर हो सकता है, आमतौर पर व्यक्तिपरक या उद्देश्य, और परिणामस्वरूप, गणितीय गणना या किसी भी गणितीय गणना पर आधारित नहीं होता है। प्रबंधन व्यवसाय के अनुसार उपयोग किए जाने वाले सर्वोत्तम पूर्वानुमान पद्धति पर निर्णय लेता है। यह आंतरिक और बाहरी कारकों पर आधारित है और क्या बाहरी कारक नियंत्रणीय या बेकाबू हैं। अनियंत्रित कारक सरकारी नीतियां, प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियाँ, प्राकृतिक आपदाएँ आदि हो सकती हैं। पूर्वानुमान परिणामों पर आने के लिए मात्रात्मक पूर्वानुमान गणितीय मॉडल का उपयोग करता है,और यह निष्कर्षों को वापस करने के लिए ऐतिहासिक आंकड़ों पर भी निर्भर करता है। गुणात्मक पूर्वानुमान भावनाओं, अंतर्ज्ञान, पिछले अनुभवों और मूल्यों का उपयोग करता है। यह व्यवसाय में एक आवश्यक प्रक्रिया है जो व्यवसाय संचालन को बढ़ाती है और यह सुनिश्चित करती है कि कार्यों को कभी-कभी बदलते कारोबारी माहौल में सुचारू रूप से निष्पादित किया जा सकता है।
