Ampak nekateri kritiki sprašujejo, ali imamo ročaj o tem, kje vse te podatke, se nas pelje. Vzemite poslovanje in ekonomijo, na primer. Tradicionalni modeli za napovedovanje uporabijo dejavnikov gospodarske kot demografijo, javnofinančnem primanjkljaju in dolgu, obrestne mere, cene nafte in podatkov o zaposlitvi, da bi ocenili smer gospodarstva. Podjetja nato združila te napovedi, skupaj s podatki, ki se nanašajo na svojih področjih, da vodijo svoje proračune, zaposlovanje in plače. Vnesite velike podatke, katere kanale oceani up-to-the-minute informacije analitikov, ki temelji na ideji, da je več podatkov bolje. In v mnogih primerih pa prihaja v priročni, kot takrat, ko podjetja, ga uporabite, da bi spremljali, kako kupci in zaposleni uporabljajo blago in storitve, oziroma, da bi izsledil širjenja mnenj in okusov preko socialnih medijev, ali za gradnjo modelov preferenc kupcev, ki so vse odpirajo vrata do novih analiznih metod trend [viri: Lohr; Rosenbush in Totty].
Toda kritiki so postale bolj neprijetno z velikimi podatkih je dosegla in dostop. Še pomembneje je za trend napovedovalci, trdijo, da proizvaja algoritme, ki so preveč skrivnost, preveč nepravična in preveč slabo razumljena [viri: Auerbach; Pasquale].
The Devil v Podrobnosti
Trend napovedovalci draži ven vzorce prek mešanega orodjarni tehnik, vendar so njihove napovedi so le tako dober, kot njihovih podatkov, predpostavk in znanj. Lahko zaženete analize trendov v Microsoft Excelu, vendar brez vodilnega načela, kaj si na koncu z verjetno slabše kot neuporabna. - To je verjetno zavajajoče škorenj
Če želite, da vaše napovedi povedati nekaj pomembnega, ne moreš kar " priključite in pij. " Morate zbrati dobre podatke, se prepričajte, da pove, kaj misliš, da je pravi, in preverite, da ne vsebuje skrite odnose, da bo navor svoje rezultate. Morda boste morali prilagoditi tudi za inflacijo ali sezonskih nihanj. In, kar je najpomembneje, morate poznati in spoštovati svoje temeljne predpostavke. - Vključno s tem, da lahko zanesljivo projekt sedanje vzorce v prihodnost
Trije izmed najpogosteje uporabljenih metod napovedovanja imenujemo linearni trend (aka enostav
