ANÁLISE DE SÉRIE TEMPORTAL

PCM - BI para Análise de Séries Temporais

Preveja receitas e despesas observando as tendências históricas. Use seus dados para prever tendências, reconhecer variações sazonais e muito mais.

Com a análise de série temporal, você pode reconhecer padrões, prever tendências e analisar mudanças sazonais em seus dados. Isso pode ajudá-lo a entender melhor os fatores que influenciam seus dados.

Previsão em PCM - BI

Agora, você pode usar o PCM – BI para prever tendências em seus dados. Nosso modelo de suavização exponencial usa a média ponderada de pontos de dados anteriores para prever resultados futuros.

Além disso, você pode adicionar uma linha de tendência à série de dados para realizar análises de regressão facilmente. Oferecemos linhas de tendência lineares, exponenciais, logarítmicas, potentes e polinomiais para atender a todas as suas necessidades.

Análise de série temporal nas indústrias

  • Energia
  • Fabricação
  • Marketing
  • Varejo
  • Transporte

Com as mudanças sazonais de temperatura, viagens do consumidor e muito mais, o consumo de energia e os custos de produção podem variar muito. A análise de série temporal pode ajudar sua equipe a garantir que você esteja preparado para se adaptar às necessidades em constante mudança dos clientes e atender às suas demandas de energia.

Na indústria de manufatura, você precisa cumprir as metas de produção e, ao mesmo tempo, reduzir os custos de retrabalho, reparos e mão de obra. Use a análise de série temporal para prever as necessidades de pessoal e equipamento de sua fábrica, reduzindo os custos de produção e horas extras, garantindo que você esteja preparado para atender às necessidades dos clientes.

As equipes de marketing precisam rastrear vários KPIs, incluindo métricas relacionadas à interatividade do usuário do site e variações sazonais na atividade do usuário. Com a análise de série temporal, os profissionais de marketing podem criar planos de ação para reduzir as taxas de rejeição e dormência e aumentar suas classificações nos mecanismos de pesquisa.

Como as vendas no varejo flutuam ao longo do ano, as empresas precisam produzir previsões de vendas precisas para garantir que possam atender à demanda do consumidor. Por exemplo, como este gráfico ilustra, as vendas normalmente atingem o pico no quarto trimestre de cada ano, impulsionadas por descontos em feriados.

Reserva de cabine

A previsão precisa da demanda do cliente é crítica no setor de transporte. Por exemplo, a análise de série temporal pode ajudar as empresas a planejar a disponibilidade de táxis e motoristas. Além disso, com o recurso de detalhamento do PCM – BI, você pode visualizar análises ainda mais detalhadas de seus dados com um simples clique.

Análise de série temporal em departamentos

  • Finanaça
  • Tecnoligia da Informação
  • Seguro

Para os profissionais financeiros, rastrear lucros e perdas é fundamental – esses dados são a base para todas as decisões que uma empresa toma. Com a análise de série temporal, você pode analisar vários pontos de dados financeiros por mês, capacitando sua equipe a tomar decisões baseadas em dados.

No setor de tecnologia da informação, é crucial para cada departamento controlar os custos do projeto. Por exemplo, com um widget de visualização empilhada, como um gráfico de barras, você pode comparar facilmente as despesas mensais, como custos administrativos, de desenvolvimento, infraestrutura, manutenção e suporte.

No setor de seguros, as variações sazonais do clima, hábitos de viagem e muito mais podem causar mudanças significativas nas reivindicações dos clientes. Use a análise de série temporal para analisar os valores das reclamações, determinar quando certas reclamações provavelmente serão arquivadas e rastrear os custos.

PCM - BI usado em Análise de Séries Temporais

Com os dashboards fáceis de usar e totalmente personalizáveis ​​do PCM – BI, você pode acompanhar todos os indicadores-chave de desempenho dos quais sua equipe depende:

  • Previsão de vendas;
  • Receita projetada;
  • Custos de produção;
  • Projeções de estoque;
  • Demandas de serviços públicos do consumidor (como consumo de energia e uso de água);
  • Medidas de atividade do site.

 

 

 

 

 

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