Een leesbaar, goed georganiseerd leerboek kan van onschatbare waarde zijn om "bedrijfsvoorspellers in opleiding te helpen de basisprincipes van tijdreeksvoorspelling te begrijpen", zoals Tom Willemain opmerkt in de conclusie van deze recensie, oorspronkelijk gepubliceerd in Vooruitziendheid: The International Journal of Applied Forecasting. De review is voornamelijk geschreven voor een academisch publiek, maar dient ook voor onervaren vraagplanningprofessionals door hen te wijzen op een diepgaande bron.
Dit nette boekje heeft tot doel "de lezer kennis te laten maken met kwantitatieve prognoses van tijdreeksen op een praktische, praktische manier." Voor een bepaald soort lezer zal het ongetwijfeld lukken, en wel op een stijlvolle manier.
De auteur, dr. Galit Shmueli, is de door SRITNE voorgezeten hoogleraar data-analyse en universitair hoofddocent statistiek en informatiesystemen aan de Indian School of Business, Hyderabad. Ze is auteur of co-auteur van verschillende andere boeken over toegepaste statistiek en bedrijfsanalyse.
Het boek is bedoeld als tekst voor een cursus "mini-semester" voor afgestudeerde of niet-gegradueerde studenten. Ik denk dat het te ver gaat om te geloven dat er hier genoeg technisch materiaal is om als basis te dienen voor een masteropleiding, maar ik zie dat het goed werkt voor studenten in industriële techniek of management die een eerdere cursus statistiek hebben gehad (en daarom zullen inderdaad kunnen "herinneren dat een 95%-voorspellingsinterval voor normaal verdeelde fouten ..." is).
Er zijn oefeningen aan het einde van het hoofdstuk van de juiste omvang en zelfs opstellingen voor drie real-world semesterprojecten, zodat instructeurs het boek kunnen gebruiken zoals de auteur het voor ogen had. Het boek illustreert de punten met behulp van XLMiner, een Excel-invoegtoepassing, en studenten kunnen de gratis demoversie gebruiken voor bijna alle oefeningen. Tekstdatasets zijn beschikbaar op de website van het boek, die ook een gratis 'dashboard'-applicatie voor tijdreeksanalyse biedt. De auteur merkt op dat andere software kan worden gebruikt in plaats van XLMiner en vermeldt de prognosebibliotheek van Minitab, JMP en Rob Hyndman in R.
Tijdens het lezen van dit boek was ik aangenaam verrast door de helderheid ervan. Nadat ik onlangs tijd had besteed aan het corrigeren van het technische proza van twee verder goede afgestudeerde studenten, vond ik het schrijven in dit boek een verfrissend contrast, waardoor technische concepten begrijpelijk werden.
Een ander voordeel van dit boek is de selectie van onderwerpen. De technische zijn redelijk standaard (afvlakkingsmethoden, regressie met behulp van polynoomtrends en dummy-variabelen), maar variëren ook een beetje in de richting van meer exotisch (logistische regressie, neurale netwerken, een beetje ARIMA). Indrukwekkender is de opname van wat "meta-onderwerpen" kunnen worden genoemd die relevant zijn voor prognoses: prestatiebeoordeling, een overzicht van alternatieve technische benaderingen en een over het prognoseproces, van het definiëren van doelen tot manieren om rapporten anders af te stemmen op management- en technische publiek. Dit is het soort voorspellende wijsheid die we vinden Chris Chatfields boek (2004), hoewel iets minder scherp gepresenteerd en met minder wiskundige uiteenzetting. Meestal raad ik Chatfields inleidende boek aan voor meer technische lezers die geïnteresseerd zijn in tijdreeksen; Ik zou het boek van Shmueli aanbevelen voor een meer algemeen publiek.
Geen beoordeling is compleet zonder haarkloverijen. Hier zijn er een paar - te weinig om mijn zeer positieve kijk op dit indrukwekkende boekje ongedaan te maken:
• De tekst is een goed argument voor 'goed opgemaakte en gemakkelijk leesbare' grafieken (p. 179). Maar ik vond veel van de schermafbeeldingen slecht afgedrukt en moeilijk te zien. Het boek is overigens zo visueel aantrekkelijk dat deze gebreken erg vreemd lijken. Het maakt met groot effect gebruik van luxueuze hoeveelheden witruimte en grillige marginale kunst, waardoor een zeer "licht" gevoel ontstaat dat het begrip zeker moet helpen.
• De auteur beweert (p. 115) dat afvlakkingsmethoden (bijv. voortschrijdende gemiddelden, exponentiële afvlakking) niet volledig geautomatiseerd kunnen worden omdat "de gebruiker afvlakkingsconstanten moet specificeren". Dit is natuurlijk niet zo, aangezien er verschillende softwarepakketten zijn die dit doen, en de tekst spreekt zichzelf later op dit punt tegen op pagina 127.
• De verder goede bespreking van autocorrelatie is misleidend wanneer wordt beweerd (p. 88) dat negatieve lag-1 autocorrelatie betekent dat "hoge waarden onmiddellijk worden gevolgd door lage waarden en vice versa." Nou ja, meestal, maar niet altijd.
Toen ik dit boek uit had, besefte ik meteen dat er buiten de klas nog een andere doelgroep is. Mijn bedrijf geeft vaak trainingssessies over het gebruik van onze software, inclusief algemene achtergrondinformatie over prognosemethoden en -processen. Als we het materiaal op XLMiner zouden kunnen uitknippen, en zelfs als we dat niet zouden kunnen, zou deze tekst een prachtige "achterwege" zijn om zakelijke voorspellers in opleiding te helpen de basisprincipes van tijdreeksprognoses te begrijpen. Het boek is zo goed geschreven, goed georganiseerd en goed ontworpen dat het zelfs gelezen zou kunnen worden. We kunnen het zeker gebruiken om onze nieuwe programmeurs te helpen de applicaties die ze ontwikkelen te begrijpen. En dit boek zou zelfs kunnen dienen als schuldig leesvoer voor een afgestudeerde student die echt wil 'snappen' wat er gaande is in Box, Jenkins en Reinsel (2008).
Thomas Willemain, PhD, was mede-oprichter van Smart Software en is momenteel Senior Vice President for Research. Dr. Willemain is ook emeritus hoogleraar Industrial and Systems Engineering aan het Rensselaer Polytechnic Institute en als lid van de onderzoeksstaf van het Centre for Computing Sciences, Institute for Defence Analyses.
gerelateerde berichten
De doelstellingen bij het voorspellen
Een voorspelling is een voorspelling over de waarde van een tijdreeksvariabele op een bepaald moment in de toekomst. U kunt bijvoorbeeld een schatting willen maken van de verkoop of vraag van een product voor volgende maand. Een tijdreeks is een reeks getallen die met gelijke tijdsintervallen zijn geregistreerd; bijvoorbeeld de maandelijks geregistreerde verkoop per eenheid. De doelstellingen die u nastreeft wanneer u prognoses maakt, zijn afhankelijk van de aard van uw baan en uw bedrijf. Elke voorspelling is onzeker; in feite is er een reeks mogelijke waarden voor elke variabele die u voorspeld. Waarden in het midden van dit bereik hebben een grotere kans dat ze daadwerkelijk voorkomen, terwijl waarden aan de uiteinden van het bereik minder waarschijnlijk voorkomen.
Het prognoseproces voor besluitvormers
In bijna elk bedrijf en elke branche hebben besluitvormers betrouwbare voorspellingen nodig van cruciale variabelen, zoals omzet, inkomsten, vraag naar producten, voorraadniveaus, marktaandeel, kosten en trends in de sector. Er zijn veel soorten mensen die deze voorspellingen maken. Sommigen zijn geavanceerde technische analisten, zoals bedrijfseconomen en statistici. Vele anderen beschouwen forecasting als een belangrijk onderdeel van hun totale werk: algemeen managers, productieplanners, voorraadbeheerspecialisten, financiële analisten, strategische planners, marktonderzoekers en product- en verkoopmanagers. Toch beschouwen anderen zichzelf zelden als voorspellers, maar moeten ze vaak voorspellingen doen op een intuïtieve, oordelende basis.
Maak gebruik van ERP-planningstuklijsten met slimme IP&O om het onvoorspelbare te voorspellen
In een zeer configureerbare productieomgeving kan het voorspellen van eindproducten een complexe en lastige taak worden. Het aantal mogelijke eindproducten zal enorm stijgen als veel componenten uitwisselbaar zijn. Een traditionele MRP zou ons dwingen om elk afzonderlijk eindproduct te voorspellen, wat onrealistisch of zelfs onmogelijk kan zijn. Verschillende toonaangevende ERP-oplossingen introduceren het concept van de “Planning BOM”, waarmee prognoses op een hoger niveau in het productieproces kunnen worden gebruikt. In dit artikel bespreken we deze functionaliteit in ERP, en hoe u hiervan kunt profiteren met Smart Inventory Planning en Optimization (Smart IP&O) om in het licht van deze complexiteit uw vraag voor te blijven.