Некоторые стратегии для улучшения точности прогнозных моделей:

• Использование машинного обучения. 25 Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать и анализировать большие и сложные наборы данных, постоянно адаптируясь к новым данным для уточнения прогнозов. 5
• Объединение нескольких моделей. 3 Например, случайные леса и машины градиентного усиления объединяют множество моделей для получения более сбалансированного прогноза. 3
• Планирование сценариев. 2 Сочетание прогнозирования с анализом сценариев позволяет организациям подготовиться к различным возможным будущим. 2
• Непрерывный мониторинг. 2 Регулярное обновление моделей новыми данными помогает поддерживать точность и актуальность. 2
• Качество данных. 3 Даже самые сложные модели не дадут надёжных результатов, если данные неточны или отсутствуют. 3
• Анализ настроений на рынке. 3 Инструменты анализа настроений предлагают данные о том, как новости и социальные сети влияют на стоимость активов, что позволяет использовать настроение рынка для улучшения прогнозов. 3
• Использование специализированных программных решений. 1 К таким инструментам относятся CRM-системы, ERP-системы и программное обеспечение для аналитики, которое предоставляет мощные инструменты для визуализации и моделирования данных. 1