El tutorial de Operaciones de Pronósticos se enfoca en la personalización de tus modelos y pronósticos.
Utilizando Modificadores de Pronósticos te enseña cómo utilizar los modificadores de pronósticos para indicar la selección del modelo.
Construyendo Modelos de Eventos te enseña cómo construir modelos de eventos para capturar efectos de promociones y estacionales.
Detectando y Corrigiendo Datos Atípicos te enseña cómo utilizar la funcionalidad de detección y corrección de datos atípicos de Forecast Pro.
Construyendo Modelos de Múltiples Niveles te enseña cómo configurar y pronosticar una jerarquía con múltiples niveles.
Construyendo Modelos de Componentes Personalizados te enseña cómo preparar pronósticos utilizando el modelo de componentes personalizados. Los modelos de componentes personalizados son útiles en una variedad de situaciones incluyendo (1) personalizar la tendencia para pronósticos a largo plazo, (2) personalizar el patrón estacional para productos nuevos o conjuntos de datos pequeños y (3) definir el impacto de eventos futuros que no han ocurrido históricamente.
Pronosticando Productos Nuevos te enseña cómo pronosticar productos nuevos antes de que se tengan datos históricos disponibles, cómo utilizar los pronósticos por analogía para pronosticar productos nuevos basándose en productos similares, cómo utilizar el modelo de componentes personalizados para productos nuevos, cómo manejar productos nuevos en tu proceso de pronósticos y cómo utilizar el modelo de Difusión de Bass.
Mapeo de Productos te muestra cómo combinar historias de múltiples items para crear una historia de pronósticos para un item. El mapeo de productos es de gran utilidad al pronosticar productos de reemplazo.
Construyendo Modelos de Regresión Dinámica te enseña cómo construir y evaluar modelos de regresión dinámica.
Utilizando Transformaciones Ponderadas te enseña cómo utilizar ponderaciones para ajustar para los impactos del día de negociación y cómo tomar en cuenta el calendario 4-4-5.
Pruebas Fuera de la Muestra te enseña cómo evaluar el desempeño de los pronóstico utilizando un enfoque de retención de la muestra.