Ebaytoolpro44
New member
## Dự báo ngang
Dự báo loạt #time
#Dự báo
#machine Học tập
#khoa học dữ liệu
Dự báo ngang là một loại dự báo chuỗi thời gian dự đoán giá trị của một biến tại một thời điểm trong tương lai.Nó thường được sử dụng để dự báo doanh số, nhu cầu hoặc các số liệu kinh doanh khác.Dự báo theo chiều ngang khác với các loại dự báo chuỗi thời gian khác, chẳng hạn như mô hình làm mịn theo cấp số nhân hoặc arima, ở chỗ nó không tính đến xu hướng lịch sử của dữ liệu.Thay vào đó, dự báo theo chiều ngang giả định rằng giá trị tương lai của biến sẽ giống như giá trị hiện tại.
Dự báo ngang là một phương pháp đơn giản và đơn giản có thể được sử dụng để dự báo nhiều biến số khác nhau.Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dự báo ngang không phải lúc nào cũng là phương pháp chính xác nhất.Nếu xu hướng cơ bản của dữ liệu đang thay đổi, thì dự báo theo chiều ngang sẽ không thể dự đoán chính xác các giá trị trong tương lai.
Dưới đây là một ví dụ về cách dự báo theo chiều ngang có thể được sử dụng để dự báo doanh số.Giả sử rằng một công ty đã bán trung bình 100 đơn vị sản phẩm mỗi tháng trong năm qua.Nếu công ty muốn dự báo doanh số cho tháng tới, họ có thể sử dụng dự báo theo chiều ngang để dự đoán rằng doanh số sẽ là 100 đơn vị.Điều này là do dự báo theo chiều ngang giả định rằng giá trị tương lai của biến sẽ giống như giá trị hiện tại.
Tất nhiên, trong thực tế, doanh số không phải lúc nào cũng không đổi.Có một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến doanh số, chẳng hạn như tính thời vụ, điều kiện kinh tế và cạnh tranh.Nếu các yếu tố này dự kiến sẽ thay đổi trong tương lai, thì dự báo theo chiều ngang sẽ không thể dự đoán chính xác doanh số bán hàng.
Mặc dù có những hạn chế, dự báo theo chiều ngang có thể là một công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp cần đưa ra dự báo ngắn hạn.Nó là một phương pháp đơn giản và đơn giản có thể được sử dụng để dự báo nhiều biến số khác nhau.Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dự báo ngang không phải lúc nào cũng là phương pháp chính xác nhất và nó không nên được sử dụng để đưa ra dự báo dài hạn.
=======================================
## Horizontal Forecast
#time Series Forecasting
#Forecasting
#machine Learning
#data Science
Horizontal forecasting is a type of time series forecasting that predicts the value of a variable at a future point in time. It is often used to forecast sales, demand, or other business metrics. Horizontal forecasting is different from other types of time series forecasting, such as exponential smoothing or ARIMA models, in that it does not take into account the historical trend of the data. Instead, horizontal forecasting assumes that the future value of the variable will be the same as the current value.
Horizontal forecasting is a simple and straightforward method that can be used to forecast a wide variety of variables. However, it is important to note that horizontal forecasting is not always the most accurate method. If the underlying trend of the data is changing, then horizontal forecasting will not be able to accurately predict future values.
Here is an example of how horizontal forecasting can be used to forecast sales. Let's say that a company has been selling an average of 100 units of product per month for the past year. If the company wants to forecast sales for the next month, it can use horizontal forecasting to predict that sales will be 100 units. This is because horizontal forecasting assumes that the future value of the variable will be the same as the current value.
Of course, in reality, sales are not always constant. There are a number of factors that can affect sales, such as seasonality, economic conditions, and competition. If these factors are expected to change in the future, then horizontal forecasting will not be able to accurately predict sales.
Despite its limitations, horizontal forecasting can be a useful tool for businesses that need to make short-term forecasts. It is a simple and straightforward method that can be used to forecast a wide variety of variables. However, it is important to note that horizontal forecasting is not always the most accurate method, and it should not be used to make long-term forecasts.
Dự báo loạt #time
#Dự báo
#machine Học tập
#khoa học dữ liệu
Dự báo ngang là một loại dự báo chuỗi thời gian dự đoán giá trị của một biến tại một thời điểm trong tương lai.Nó thường được sử dụng để dự báo doanh số, nhu cầu hoặc các số liệu kinh doanh khác.Dự báo theo chiều ngang khác với các loại dự báo chuỗi thời gian khác, chẳng hạn như mô hình làm mịn theo cấp số nhân hoặc arima, ở chỗ nó không tính đến xu hướng lịch sử của dữ liệu.Thay vào đó, dự báo theo chiều ngang giả định rằng giá trị tương lai của biến sẽ giống như giá trị hiện tại.
Dự báo ngang là một phương pháp đơn giản và đơn giản có thể được sử dụng để dự báo nhiều biến số khác nhau.Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dự báo ngang không phải lúc nào cũng là phương pháp chính xác nhất.Nếu xu hướng cơ bản của dữ liệu đang thay đổi, thì dự báo theo chiều ngang sẽ không thể dự đoán chính xác các giá trị trong tương lai.
Dưới đây là một ví dụ về cách dự báo theo chiều ngang có thể được sử dụng để dự báo doanh số.Giả sử rằng một công ty đã bán trung bình 100 đơn vị sản phẩm mỗi tháng trong năm qua.Nếu công ty muốn dự báo doanh số cho tháng tới, họ có thể sử dụng dự báo theo chiều ngang để dự đoán rằng doanh số sẽ là 100 đơn vị.Điều này là do dự báo theo chiều ngang giả định rằng giá trị tương lai của biến sẽ giống như giá trị hiện tại.
Tất nhiên, trong thực tế, doanh số không phải lúc nào cũng không đổi.Có một số yếu tố có thể ảnh hưởng đến doanh số, chẳng hạn như tính thời vụ, điều kiện kinh tế và cạnh tranh.Nếu các yếu tố này dự kiến sẽ thay đổi trong tương lai, thì dự báo theo chiều ngang sẽ không thể dự đoán chính xác doanh số bán hàng.
Mặc dù có những hạn chế, dự báo theo chiều ngang có thể là một công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp cần đưa ra dự báo ngắn hạn.Nó là một phương pháp đơn giản và đơn giản có thể được sử dụng để dự báo nhiều biến số khác nhau.Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dự báo ngang không phải lúc nào cũng là phương pháp chính xác nhất và nó không nên được sử dụng để đưa ra dự báo dài hạn.
=======================================
## Horizontal Forecast
#time Series Forecasting
#Forecasting
#machine Learning
#data Science
Horizontal forecasting is a type of time series forecasting that predicts the value of a variable at a future point in time. It is often used to forecast sales, demand, or other business metrics. Horizontal forecasting is different from other types of time series forecasting, such as exponential smoothing or ARIMA models, in that it does not take into account the historical trend of the data. Instead, horizontal forecasting assumes that the future value of the variable will be the same as the current value.
Horizontal forecasting is a simple and straightforward method that can be used to forecast a wide variety of variables. However, it is important to note that horizontal forecasting is not always the most accurate method. If the underlying trend of the data is changing, then horizontal forecasting will not be able to accurately predict future values.
Here is an example of how horizontal forecasting can be used to forecast sales. Let's say that a company has been selling an average of 100 units of product per month for the past year. If the company wants to forecast sales for the next month, it can use horizontal forecasting to predict that sales will be 100 units. This is because horizontal forecasting assumes that the future value of the variable will be the same as the current value.
Of course, in reality, sales are not always constant. There are a number of factors that can affect sales, such as seasonality, economic conditions, and competition. If these factors are expected to change in the future, then horizontal forecasting will not be able to accurately predict sales.
Despite its limitations, horizontal forecasting can be a useful tool for businesses that need to make short-term forecasts. It is a simple and straightforward method that can be used to forecast a wide variety of variables. However, it is important to note that horizontal forecasting is not always the most accurate method, and it should not be used to make long-term forecasts.
