ধরুন আমার 20'000 মাসের টাইম সিরিজটি জানুয়ারি -55 থেকে ডিসেম্বর 11 পর্যন্ত ছড়িয়ে আছে। এগুলির প্রতিটি পৃথক পণ্যের জন্য বৈশ্বিক বিক্রয় ডেটা উপস্থাপন করে। যদি তাদের প্রত্যেকের জন্য পূর্বাভাস গণনা করার পরিবর্তে, আমি কেবলমাত্র "আসলেই গুরুত্বপূর্ণ" এমন সংখ্যক পণ্যগুলিতে মনোযোগ দিতে চাই?
আমি মোট বার্ষিক উপার্জন দ্বারা সেই পণ্যগুলিকে র্যাঙ্ক করতে পারি এবং ক্লাসিকাল পেরেটো ব্যবহার করে তালিকাটি ছাঁটাতে পারি। তবুও এটি আমার কাছে মনে হয়, যদিও তারা নীচের অংশে খুব বেশি অবদান রাখে না, কিছু পণ্য এত সহজেই অনুমান করা যায় যে এগুলি ছেড়ে দেওয়া খারাপ বিচার হবে। এমন একটি পণ্য যা গত 10 বছরে প্রতি মাসে 50 $ মূল্য বিক্রি করে সেটির মতো খুব বেশি না শোনা যায় তবে ভবিষ্যতের বিক্রয় সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী উত্পন্ন করতে খুব কম প্রচেষ্টা দরকার যা আমি এটি করতে পারি।
সুতরাং আসুন আমি বলি যে আমি আমার পণ্যগুলিকে চারটি বিভাগে ভাগ করেছি: উচ্চ আয়ের / পূর্বাভাসের পক্ষে সহজ - কম আয় / পূর্বাভাসের পক্ষে সহজ - উচ্চ আয়ের / পূর্বাভাসের পক্ষে শক্ত - কম আয় / পূর্বাভাসের পক্ষে শক্ত hard
আমি মনে করি কেবল চতুর্থ গ্রুপের অন্তর্গত সেই সময় সিরিজগুলি রেখে যাওয়া যুক্তিসঙ্গত হবে। তবে আমি কীভাবে "পূর্বাভাস" মূল্যায়ন করতে পারি?
তারতম্যের গুণাগুলি একটি ভাল সূচনা পয়েন্টের মতো মনে হয় (এটি সম্পর্কে কিছুক্ষণ আগে কিছু কাগজও দেখেছি মনে আছে)। তবে আমার সময় সিরিজটি যদি মৌসুমীতা / স্তর স্তরগুলি / ক্যালেন্ডার প্রভাবগুলি / শক্তিশালী প্রবণতা প্রদর্শন করে?
আমি কল্পনা করব যে আমার মূল্যায়নটি কেবল এলোমেলো উপাদানগুলির পরিবর্তনশীলতার উপর ভিত্তি করে করা উচিত, "কাঁচা" ডেটার একটির নয়। নাকি আমি কিছু মিস করছি?
এর আগেও কি কেউ একই সমস্যায় হোঁচট খেয়েছে? আপনি কিভাবে এটি সম্পর্কে যেতে হবে?
সর্বদা হিসাবে, যে কোনও সাহায্যের প্রশংসা করা হয়!