Todos los proveedores de servicios de telecomunicaciones realizan cálculos de previsión para ayudarles a planificar sus redes. [1] Una previsión precisa ayuda a los operadores a tomar decisiones de inversión clave relacionadas con el desarrollo y la introducción de productos, publicidad, fijación de precios, etc., mucho antes del lanzamiento del producto, lo que ayuda a garantizar que la empresa obtendrá beneficios en una nueva empresa y que el capital se invierte sabiamente. [2]
Los pronósticos se pueden realizar para muchos propósitos, por lo que es importante que el motivo para realizar el cálculo esté claramente definido y comprendido. Algunas razones comunes para realizar pronósticos incluyen: [2]
Conocer el propósito del pronóstico ayudará a responder preguntas adicionales como las siguientes: [2]
A la hora de realizar previsiones es importante comprender qué factores pueden influir en el cálculo y en qué medida. A continuación se puede ver una lista de algunos factores comunes: [2]
Antes de realizar un pronóstico, los datos que se utilizan deben "prepararse". Si los datos contienen errores, el resultado del pronóstico será igualmente defectuoso. Por lo tanto, es vital que se eliminen todos los datos anómalos. Este procedimiento se conoce como "depuración" de datos. [2] La depuración de datos implicó eliminar puntos de datos conocidos como "valores atípicos". Los valores atípicos son datos que se encuentran fuera del patrón normal. Generalmente son causadas por eventos anómalos y a menudo únicos, por lo que es poco probable que se repitan. La eliminación de valores atípicos mejora la integridad de los datos y aumenta la precisión del pronóstico.
Hay muchos métodos diferentes que se utilizan para realizar pronósticos. Se pueden dividir en diferentes grupos según las teorías según las cuales fueron desarrollados: [2]
Los métodos basados en juicios se basan en las opiniones y el conocimiento de personas que tienen una experiencia considerable en el área en la que se realiza el pronóstico. Hay dos métodos principales basados en juicios: [2]
Los métodos de encuesta se basan en las opiniones de los clientes y, por tanto, son razonablemente precisos si se realizan correctamente. Al realizar una encuesta, es necesario identificar el grupo objetivo de la misma. [3] Esto se puede lograr considerando en primer lugar por qué se realiza el pronóstico. Una vez identificado el grupo objetivo, se debe elegir una muestra. La muestra es un subconjunto del objetivo y debe elegirse de manera que refleje con precisión a todos los miembros del grupo objetivo. [3] Luego, la encuesta debe plantear una serie de preguntas al grupo de muestra y sus respuestas deben registrarse.
Las respuestas registradas deben luego analizarse utilizando métodos estadísticos y analíticos. La opinión promedio y la variación sobre esa media son técnicas analíticas estadísticas que se pueden utilizar. [3] Los resultados del análisis deberían comprobarse utilizando métodos de previsión alternativos y los resultados podrán publicarse. [3] Debe tenerse en cuenta que este método sólo es exacto si la muestra es un subconjunto equilibrado y preciso del grupo objetivo y si el grupo de muestra ha respondido las preguntas con precisión. [3]
Los métodos de series de tiempo se basan en mediciones tomadas de eventos de forma periódica. [2] Estos métodos utilizan dichos datos para desarrollar modelos que luego pueden usarse para extrapolar hacia el futuro, generando así el pronóstico. Cada modelo opera según un conjunto diferente de supuestos y está diseñado para un propósito diferente. Ejemplos de métodos de series temporales son: [2]
Los métodos análogos implican encontrar similitudes entre eventos extraños y los eventos que se están estudiando. Los acontecimientos extranjeros suelen seleccionarse en un momento en el que son más "maduros" que los acontecimientos actuales. Ningún acontecimiento extranjero reflejará perfectamente los acontecimientos actuales y esto debe tenerse en cuenta para poder realizar las correcciones necesarias. Al examinar el conjunto de acontecimientos externos, más maduros, se puede pronosticar el futuro de los acontecimientos actuales. [2]
Los métodos análogos se pueden dividir en dos grupos, a saber: [2]
Los modelos causales son la forma más precisa de pronóstico y la más compleja. Implican la creación de un modelo complejo y completo de los eventos que se pronostican. El modelo debe incluir todas las variables posibles y debe poder predecir todos los resultados posibles.
Los modelos causales suelen ser tan complejos que sólo pueden crearse en computadoras. Se desarrollan utilizando datos de un conjunto de eventos. El modelo es tan preciso como los datos utilizados para desarrollarlo. [2]
Los pronósticos combinados combinan los métodos discutidos anteriormente. La ventaja es que en la mayoría de los casos aumenta la precisión; sin embargo, un investigador debe tener cuidado de que las desventajas de cada uno de los métodos anteriores no se combinen para producir errores compuestos en los pronósticos. Ejemplos de pronósticos combinados incluyen: "Integración de juicios y pronósticos cuantitativos" y "Promedios simples y ponderados". [2]
Es difícil determinar la precisión de cualquier pronóstico, ya que representa un intento de predecir eventos futuros, lo cual siempre es un desafío. Para ayudar a mejorar y probar la precisión de los pronósticos, los investigadores utilizan muchos métodos de verificación diferentes. Un método de verificación simple implica el uso de varios métodos de pronóstico diferentes y comparar los resultados para ver si son más o menos iguales. Otro método puede implicar calcular estadísticamente los errores en el cálculo del pronóstico y expresarlos en términos de la raíz del error cuadrático medio, proporcionando así una indicación del error general en el método. Un análisis de sensibilidad también puede ser útil, ya que determina qué sucederá si algunos de los datos originales sobre los cuales se desarrolló el pronóstico resultan ser erróneos. La determinación de la exactitud del pronóstico, al igual que el pronóstico en sí, nunca se puede realizar con certeza, por lo que es aconsejable asegurar que los datos de entrada se midan y obtengan con la mayor precisión posible, que se seleccionen los métodos de pronóstico más apropiados y que el proceso de pronóstico se lleve a cabo con el mayor rigor posible. posible. [2]