ANÁLISIS DE SERIE TEMPORAL
PCM - BI para análisis de series temporales
Pronostique ingresos y gastos observando las tendencias históricas. Utilice sus datos para predecir tendencias, reconocer variaciones estacionales y más.
Con el análisis de series de tiempo, puede reconocer patrones, predecir tendencias y analizar cambios estacionales en sus datos. Esto puede ayudarlo a comprender mejor los factores que influyen en sus datos.
Previsión en PCM - BI
Ahora, puede utilizar PCM – BI para predecir tendencias en sus datos. Nuestro modelo de suavizado exponencial utiliza el promedio ponderado de puntos de datos pasados para predecir resultados futuros.
Además, puede agregar una línea de tendencia a la serie de datos para realizar fácilmente un análisis de regresión. Ofrecemos líneas de tendencia lineales, exponenciales, logarítmicas, potentes y polinomiales para satisfacer todas sus necesidades.
Análisis de series de tiempo en industrias
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
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 utilizado en el análisis de series de tiempo
Con PCM, los paneles de control totalmente personalizables y fáciles de usar de BI, puede realizar un seguimiento de todos los indicadores clave de rendimiento de los que depende su equipo:
- Previsión de ventas;
- Ingresos proyectados;
- Costos de producción;
- Proyecciones de inventario;
- Las demandas de los consumidores de servicios públicos (como el consumo de energía y el uso del agua);
- Medidas de actividad del site.
