10 sai lầm khi xây dựng mô hình dự báo dữ liệu thời gian thực

Khi xây dựng mô hình dự báo chúng ta thường mắc phải các sai lầm sau:

1. Nếu không kiểm tra cẩn thận các giả định – Không có khả năng hiểu được những lĩnh vực kinh doanh , và tất cả các giả định xung quanh một mô hình dự báo cụ thể có thể không dẫn đến kết quả tốt nhất.
2. Chuyên môn hạn chế – Chỉ cần chuyên môn kỹ thuật của việc áp dụng một vài mô hình sử dụng phân tích không thể đảm bảo rằng xây dựng mô hình có thể giải quyết vấn đề trong các lĩnh vực khác. Điều này là rất quan trọng trong việc cung cấp các dự báo tốt hơn cho miền cụ thể hoặc khu vực ứng dụng.
3. Thiếu trí tưởng tượng – tưởng tượng đi kèm với kiến thức, chuyên môn , kinh nghiệm và tiếp xúc. Thiếu một hoặc tất cả các khía cạnh có thể dẫn đến thất bại trong việc dự báo
4. Bỏ qua những hạn chế – Có rất nhiều khó khăn mà dường như có thể thay đổi kết quả của một mô hình dự báo . Đúng phân tích những hạn chế và trọng lượng của họ để tính toán dự báo là một chìa khóa để có dự báo tốt hơn và thành công
5. Lạc quan quá mức – Nhiều lần quá lạc quan hướng tới một mô hình cụ thể là rất nguy hiểm . Các nhà phân tích thường trong tình yêu với các mô hình của họ và có xu hướng lạc quan về kết quả. Thiếu linh hoạt trong việc lựa chọn ( và expertimenting với ) các mô hình có thể dẫn đến dự báo sai
6. Sự phụ thuộc vào ngoại suy cơ khí – Ngoại suy các giá trị dựa trên các đường cong toán học tiêu chuẩn , có thể dẫn đến dự toán không đúng
7. Đóng cửa sớm – Thường thì một mô hình hoặc các mô hình được phát triển để phân tích với những hạn chế của những hạn chế kỹ thuật hoặc thời gian nếu đóng cửa sớm có thể dẫn đến dự báo sai
8. Trên đặc điểm kỹ thuật – Mô hình cần nhân tố chính xác và đo lường được, hơn ước tính mô hình với số lượng nhiều hơn các yếu tố kết quả trong mô hình không chính xác
9. Không đáp ứng với thay đổi – Không đáp ứng với xu hướng hiện nay trên thị trường và thời gian của nó , dẫn đến sự thất bại để dự đoán dự báo
10. Xây dựng dự báo chỉ với một mục tiêu cụ thể trong tâm trí – Đây là một lỗi thường được thực hiện bởi các nhà phân tích . Giữ một số tầm nhìn / mục tiêu trong tâm trí và trên cơ sở đó , họ thay đổi mô hình , điều này có thể dẫn đến ứng dụng mô hình không đúng .