Техніка оцінки, у якій фактичні дані за останній період використовуються як прогнози для цього періоду, без їх коригування або спроби встановити причинні фактори. Він використовується лише для порівняння з прогнозами, створеними кращими (складними) методами.
Наївний метод прогнозування диктує, що ми використовуємо попередній період для прогнозування на наступний період. Щоб продемонструвати переваги та недоліки цього методу, я створив стовпець різниці %. У цьому стовпці буде показано % розбіжності між стовпцем «Фактичні продажі» та прогнозом.
Наївні моделі є тип моделі машинного навчання, яка використовує базові підходи для прогнозування. Вони часто є найпростішою формою моделей машинного навчання та покладаються на мінімальну маніпуляцію даними або складні алгоритми.
(a) Прогнози називають наївними якщо вони базуються лише на минулих значеннях змінної. F₁ = a + bt Аналіз часових рядів є кількісним методом.
Наївний підхід є найпростішим методом прогнозування, оскільки він припускає, що майбутній попит дорівнюватиме попиту минулого періоду.
Наївне прогнозування є одним із найпростіших методів прогнозування попиту, який часто використовують відділи продажів і фінанси. Це використовує фактичні спостережувані продажі за останній період як прогноз на наступний період, не враховуючи жодних прогнозів або факторних коригувань. Хоча він простий, він може працювати надзвичайно добре для бізнесу.