পূর্বাভাস সিদ্ধান্ত সমর্থন সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করে যা নেপথ্যে পরিবর্তনগুলি কীভাবে প্রভাবিত হয় তা নির্ধারণ করতে "কি-যদি" বিশ্লেষণ করে নেতার দ্বারা ভবিষ্যতের জন্য ভবিষ্যত পরিকল্পনা করার অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, পূর্বাভাসগুলি একটি ব্যবসায়কে চাহিদা মাত্রায় পরিবর্তনের উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া সনাক্ত করতে, প্রতিযোগিতার মূল্য-কাটা, অর্থনৈতিক আপগুলি এবং ডাউনস এবং আরও অনেক কিছুতে সহায়তা করে। পূর্বাভাস থেকে সর্বশ্রেষ্ঠ সুবিধা পাওয়ার জন্য, নেতাদের অবশ্যই বিভিন্ন ধরণের পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলির সূক্ষ্ম বিবরণটি বোঝা উচিত, কোন নির্দিষ্ট পূর্বাভাস পদ্ধতির ধরন কী করতে পারে এবং কী করতে পারে তা সনাক্ত করতে পারে এবং কোনও নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য পূর্বাভাসের ধরনটি কী উপযুক্ত তা জানতে পারে।
নির্বোধ পূর্বাভাস পদ্ধতি
বুদ্ধিমান পূর্বাভাস পদ্ধতি একটি অতীত সময়ের জন্য রেকর্ড তথ্য ভবিষ্যতে সময়ের জন্য একটি অভিক্ষেপ বেস। উদাহরণস্বরূপ, একটি বুদ্ধিমান পূর্বাভাস একটি পূর্ববর্তী সময়ের প্রকৃত বা সমান পূর্ববর্তী নির্দিষ্ট সময়ের জন্য প্রকৃত সমান হতে পারে। ন্যায্য পূর্বাভাস মৌসুমি বৈচিত্র বা চক্রবর্তী প্রবণতাগুলির জন্য ভবিষ্যতের সময়ের পূর্বাভাসের সেরা অনুমান করার জন্য অতীতের সময়ের কোন সমন্বয় দেয় না। কোনও ভদ্র পূর্বাভাস পদ্ধতির ব্যবহারকারী কারণগত কারণগুলির সাথে উদ্বিগ্ন নয়, সেই কারণগুলি যা প্রকৃতপক্ষে পরিবর্তনের ফলে ঘটে। এই কারণে, সাদাসিধা পূর্বাভাস পদ্ধতি সাধারণত আরো অত্যাধুনিক পূর্বাভাস পদ্ধতি ফলাফল পরীক্ষা পূর্বাভাস তৈরি করা হয়।
গুণগত এবং পরিমাণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি
ব্যক্তিগত মতামত গুণগত পূর্বাভাসের পদ্ধতিগুলির ভিত্তিতে, পরিমাণগত পদ্ধতি ভবিষ্যতের পূর্বাভাসের জন্য পূর্বের সংখ্যাসূচক তথ্যের উপর নির্ভর করে। ডেলফি পদ্ধতি, জ্ঞাত মতামত এবং ঐতিহাসিক জীবনচক্র উপমা গুণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি। পরিবর্তে, সহজ সূচকীয় মসৃণতা, গুণগত মৌসুমী সূচী, সহজ এবং ওজনযুক্ত চলমান গড় পরিমাণগত পূর্বাভাস পদ্ধতি।
আকস্মিক পূর্বাভাস পদ্ধতি
রেজ্রেশন বিশ্লেষণ এবং বহিরাগত ইনপুট সহ অটোমোশেভিভ চলন্ত গড় কারণ পূর্বাভাস পদ্ধতি যা অন্তর্নিহিত কারণগুলি ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীল পূর্বাভাস দেয়। এই পদ্ধতিগুলি অনুমান করে যে জ্ঞাত বর্তমান ভেরিয়েবল ব্যবহার করে একটি গাণিতিক ফাংশন একটি পরিবর্তনশীলের ভবিষ্যতের মান পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, টিকেট বিক্রির ফ্যাক্টর ব্যবহার করে, আপনি চলচ্চিত্র সম্পর্কিত কর্মের পরিসংখ্যানের পরিবর্তনশীল বিক্রয় পূর্বাভাস দিতে পারেন, অথবা আপনি টিমের সাথে সম্পর্কিত পণ্যদ্রব্যের পরিবর্তনশীল বিক্রয় পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি বিশ্ববিদ্যালয় দলের বিজয়ী ফ্যাক্টর গেমগুলির ফ্যাক্টর নম্বরটি ব্যবহার করতে পারেন।
বিচারক পূর্বাভাস পদ্ধতি
ডেলফি পদ্ধতি, দৃশ্যকল্প ভবন, পরিসংখ্যান জরিপ এবং যৌগিক পূর্বাভাস প্রতিটি অন্তর্দৃষ্টি এবং বিষয়গত অনুমান উপর ভিত্তি করে বিচারক পূর্বাভাস পদ্ধতি। পদ্ধতি পরিচালকদের দ্বারা পরিচালিত মতামত সংগ্রহ এবং বিশেষজ্ঞদের একটি প্যানেল উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস উত্পাদন বা একটি জরিপ প্রতিনিধিত্ব।
সময় সিরিজ পূর্বাভাস পদ্ধতি
পূর্বাভাস পদ্ধতির মতো সময় সিরিজের ধরন, যেমন সূচকীয় মসৃণতা, চলন্ত গড় এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ, ভবিষ্যতের ফলাফলগুলি অনুমান করার জন্য ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে। একটি সময় সিরিজ ডেটা একটি গোষ্ঠী যা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে রেকর্ড করা হয়েছে, যেমন বছরের 2000 সাল থেকে কোম্পানির বিক্রয়ে বা 1975 সাল থেকে কোকা কোলার বার্ষিক উত্পাদন। কারণ অতীতের নিদর্শন ভবিষ্যতে প্রায়শই পুনরাবৃত্তি হয়, আপনি একটি সময় ব্যবহার করতে পারেন সিরিজ 5, 10 বা ২0 বছর ধরে দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাস দিতে। লম্বা মেয়াদী প্রজেক্টগুলি বেশ কয়েকটি উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয় যেমন একটি কোম্পানির ক্রয়, উৎপাদন, বিক্রয় এবং অর্থ বিভাগগুলি নতুন উদ্ভিদ, নতুন পণ্য বা নতুন উত্পাদন লাইনগুলির জন্য পরিকল্পনা করার অনুমতি দেয়।
