数字化转型：预测分析&概率规划

如果我们不仅知道某个产品下一周期的预测，而且还了解该产品的一系列潜在结果

如果我们不只掌握一个数字，而且还能提供有助于提供许多可能数字的驱动程序列表

如果我们不仅能提供一个结果，而且还能用概率来发现无形的结果

如果我们不是给出一个单一的计划，而是提供可能出现的业务替代方案

如果我们不仅预测数字，还使用预测分析来了解驱动因素、绘制场景并满足你的需求，那会怎样呢？

“What if”（假设分析）也许是预测分析中更为关键和重要的部分之一。预测分析和情景规划使企业能够更快、更有效地应对各种不同的情况。使用模拟技术进行预测分析可以提高我们做出明智决策的认识和信心。专注于预测驱动因素的预测分析是通过告诉我们应该采取什么行动来达到预期的业务条件，从而帮助我们塑造未来的信息的。
假设是预测最基本的部分。作为需求计划员，假设比数字更重要。我们的工作主要是设法设想，解释假设，并将它们转化为真知灼见。假设多种多样，能够帮助我们分解复杂和不确定性。每一项商业预测都包含假设。
假设的另一个术语是“情景”。情景，在这个语境里，是指可能对公司产生重大影响(无论好坏)的潜在情况或假设组合。在人与行为的纷乱世界里，没有场景就没有预测。唯一的问题是你的假设是明确的(已知的)还是含蓄的(未知的)。你可以选择：选择一个单一的假设(通常是一个数字)或选择使用预测分析来了解更多的变量，从而得出更多的假设。后者使变量已知，并使我们能够更准确地预测。情景规划和预测分析都基于一个前提，那就是，所做的每一个选择，都有多个可能结果。通过准确确定多个变量有助于预测，并为每一个备选方案都做好准备，这样就有可能合理地确定初步措施的正确性。这种战略远见还可以制定应急计划，如果情况需要，可以立即启动应急计划。

通过使用预测分析并使假设变成已知，可以为几种可能的结果预先做好准备，而不是在它们出现的时候毫无防备。预先准备通常可以省下大量时间和金钱，也可以为公司提供情报帮助缓解消极情况，同时能最大程度地争取从积极情况中获益。这就是需求规划和预测分析的核心。他们的工作是解决似乎无法回答的问题（由于这些问题的复杂性和诸多未知数），设法处理这些假设，并制定出解答。每一个问题都涉及到诸多可能改变最终结果的因素。但在这里他们会提供一些非常美妙的分析方法来帮助解决未知问题，并分解这些棘手的预测难题所带来的复杂性。

数字化转型需求计划员不仅要掌握数字，还需要设法假设并了解它们各自的影响
我们作为需求计划员，生活在一个充满模棱两可和不确定性的世界中，我们需要将其转化为企业可以使用的犀利见解。除了掌握数字，我们还设法假设，并需要了解它们各自的影响和贡献。使用权重和比率，努力使数据集符合最正确的模型，从而最大程度减少不确定性、提供准确答案。我们的世界也在不断变化，我们需要适应。预测分析和概率将我们带入驶向未来的火车。由于全渠道和电子规划的发展，我们已经看到了从传统的时间序列建模向预测分析的转变，其中大部分是由回归模型或更复杂的机器学习和概率预测驱动的数字化转型。

预测分析的主要目标之一是为预测驱动因素分配几率。有了这些概率，你就可以了解（不大可能）黑天鹅事件发生的可能性，或者其他一些日常结果。预测分析可用于创建许多不同的假设情景，尤其是在风险评估、客户购买趋势和业务领域。例如，数字化转型可以与企业的历史销售一起使用，以确定客户什么时候最有可能进行大额采购，或者哪些产品的性能最好。数字化转型也可以应用于整个市场，以了解企业何时能安全地扩张而不必承担不必要的风险。