The 5-Second Trick For การคาดการณ์ที่แม่นยำรั

The 5-Second Trick For การคาดการณ์ที่แม่นยำรั

Blog Article

รูปแบบการให้คะแนนที่คาดคะเนได้คำนวณความเป็นไปได้ของโอกาสทางการขายหรือลูกค้าเป้าหมายที่มีผลในการขาย ความแม่นยำของโมเดลขึ้นอยู่กับปัจจัยต่อไปนี้:

แบบจำลอง – ป้อนตัวระบุเฉพาะสำหรับแบบจำลอง

ใช้วิธีการนับสินค้าบ่อย ๆ ทุกวัน เพื่อให้ได้ ทราบสถานะสินค้าที่ใกล้เคียง กับความเป็นจริงมากที่สุด 

การบริหารจัดการการเรียกเก็บเงินและค่าใช้จ่าย

เฉพาะธุรกรรมใบสั่งขายเท่านั้นที่จะถือว่ามีความต้องการที่เข้าเกณฑ์ ถ้าคุณตั้งค่ารายการดังกล่าวเป็น ธุรกรรมทั้งหมด

เมื่อใช้ตัวเลือกนี้ ลักษณะการทำงานต่อไปนี้เกิดขึ้น:

ลำดับขั้นและแอตทริบิวต์ที่คุณเลือก หากโมเดลสำหรับการสร้างโมเดลแบบต่อลำดับขั้น

เราพบว่า ความจำกัดของข้อมูลภาคเกษตรไทยซึ่งอาจยังมิได้มีการเก็บไว้อย่างละเอียด มีคุณภาพและเป็นระบบพอ ประกอบกับการที่ภาครัฐไม่เปิดให้ภาคเอกชนได้นำข้อมูลฐานใหญ่ที่สำคัญ ๆ ไปใช้ เป็นหนึ่งในข้อจำกัดสำคัญในการพัฒนา electronic technologies เกษตรของไทย และถึงแม้ว่าโครงการภาครัฐต่าง ๆ การคาดการณ์ที่แม่นยำรั เช่น อินเทอร์เน็ตชุมชน ตลอดถึงความแพร่หลายของ smartphone ได้เพิ่มการเข้าถึงโลกดิจิทัลให้กับเกษตรกรได้มากขึ้นแล้ว แต่เรายังพบว่าสัญญาณโทรศัพท์มือถืออาจยังมีการกระจุกตัวในชุมชนและไม่ครอบคลุมพื้นที่ทำการเกษตรซึ่งอาจเป็นที่ที่เกษตรกรต้องการใช้

การวางแผนการคาดการณ์ที่แยกต่างหากไม่ได้รับการสนับสนุนด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผน ดังนั้น การตั้งค่า แผนการคาดการณ์ปัจจุบัน บนหน้า พารามิเตอร์การวางแผนหลัก ไม่มีผลกระทบ เมื่อคุณใช้การเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผน

เพื่อแทนที่กรอบเวลาของแผนการคาดการณ์ที่มีต้นกำเนิดมาจากกลุ่มความครอบคลุมแต่ละกลุ่ม ตั้งค่าเป็น ไม่

ตัวอย่างนี้แสดงว่าคีย์การลดช่วยลดข้อกำหนดของการคาดการณ์ความต้องการตามเปอร์เซ็นต์และรอบระยะเวลาที่กำหนดโดยคีย์การลด

การวางแผนการขนส่งและการพยากรณ์การขนส่ง

การวางแผนการทำงานร่วมกันการคาดการณ์และการเติมเต็ม

วิธีการไร้เดียงสาตามฤดูกาลจะอธิบายถึงฤดูกาลโดยตั้งค่าการคาดการณ์แต่ละครั้งให้เท่ากับค่าที่สังเกตได้ล่าสุดของฤดูกาลเดียวกัน ตัวอย่างเช่นค่าการทำนายสำหรับเดือนถัดไปทั้งหมดของเดือนเมษายนจะเท่ากับค่าก่อนหน้านี้ที่สังเกตได้ในเดือนเมษายน การคาดการณ์เวลา ที + ซ displaystyle T + h