Modelli di Domanda: Serie Storiche e Metodi Regressivi (101598)

I metodi statistici per creare modelli predittivi di domanda di un bene o servizio (riguardante una singola azienda o il mercato in cui agisce) si riconducono a due famiglie, fondati su differenti principi: i metodi di serie storiche e i metodi regressivi. I primi sfruttano le componenti temporali del fenomeno (trend, ciclo e stagionalità) per prolungare la serie storica ed ottenere previsioni, per lo più a breve termine. Rientrano in questa categoria i metodi di Box e Jenkins, l’estrapolazione grafica, le medie mobili ed il livellamento esponenziale.

I metodi regressivi si fondano invece sull’individuazione di una variabile indipendente, la quale agisce da “causa” del fenomeno oggetto del nostro studio (rappresentato, in questo caso, dalle vendite).

Nel corso si introducono le suddette tecniche di previsione, mostrandone le possibilità di utilizzo ed i contesti applicativi in cui esse sono maggiormente adottate.

Lo scopo è introdurre il corsista alle varie tecniche di previsione e di modellizzazione della domanda.

Per avere informazioni sui contenuti di questo corso potete contattarci direttamente a formazione@mitech.it

analisti di mercato
direttori marketing
programmatori informatici
responsabile sistemi informativi
Addetti alla Business Intelligence, Machine Learning, Big Data
…

Riconoscere i modelli predittivi utilizzati, impostare nuovi strumenti di previsione e dotarsi di un linguaggio tecnico per l’utilizzo di strumenti di Machine Learning e affini.

Metodi di serie storiche

Componenti stagionali del fenomeno
Estrapolazione grafica
Medie mobili
Livellamento esponenziale
Cenni di metodo di Box e Jenkins

Metodi regressivi

Variabile dipendente ed indipendente
Analisi regressiva semplice
Cenni di analisi di regressione multipla

Conoscenze di Statistica di base (statistica descrittiva, teoria di probabilità e variabili casuali)

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