التوقع (Forecasting) (١)
انظر إلى برنامج مايكروسوفت إكسل: هو أداة رقمية نستخدمها لنبني نموذجاً تحليلياً يبني توقعات للمستقبل بناءً على أرقام سابقة. هدفنا اليوم هو توقع أعداد الرحلات السياحية في المملكة العربية السعودية لكل شهر من عام 2023. لكي نبدأ بالخطوة الأولى وهي الحصول على البيانات، نحن بحاجة لزيارة منصة البيانات المفتوحة عبر الرابط الموجود في الصفحة أو باستخدام رمز الاستجابة السريعة QR code. تذكر جيداً: عندما نأخذ البيانات لعمل حسابات التوقعات، يجب ألا نستخدم بيانات العامين 2020 و2021؛ لأن جائحة كورونا سببت تغيراً استثنائياً وغير طبيعي في أعداد السفر، ولهذا السبب سنعتمد على بيانات عام 2019 حصراً لكونها تمثل الوضع الطبيعي قبل الأزمة.
يعتمد التوقع على استخدام البيانات السابقة لإنشاء نموذج تحليلي يتنبأ بالقيم المستقبلية في الزمن. يقوم النموذج على الانحدار الخطي لكشف العلاقة بين متغيرين مستمريرين، أحدهما متغير مستقل يمثل الوقت والآخر متغير تابع مثل أعداد الرحلات السياحية. لا يقتصر التوقع على إعطاء قيمة واحدة فقط، بل يحدد نطاق الثقة الذي يعرض مقدار عدم اليقين بحدود أدنى وأعلى تضمن وقوع القيمة الحقيقية بينهما بنسبة محددة مثل 95 بالمئة. على سبيل المثال، إذا كانت بيانات العام السابق تشير إلى نمو سياحي، فيمكنك إدخال الأرقام في برنامج إكسسل وتحديد فترة التنبؤ لشهر يناير لعام 2023 ليخرج لك البرنامج قيمة متوقعة مع حد أعلى وأدنى للثقة.
الفكرة الأساسية
يقوم التوقع على استخدام البيانات السابقة لإنشاء نموذج تحليلي يتنبأ بالقيم المستقبلية في الزمن، وذلك بالاستعانة ببرامج مثل مايكروسوفت إكسسل.
الشرح
تستند عملية التوقع إلى نموذج الانحدار الخطي وهو نموذج إحصائي لكشف العلاقة بين متغيرين مستمررين، بحيث يتم التنبؤ بقيم بناء على قيم متغيّر مستقل. في المثال السياحي، يمثل عدد الرحلات السياحية المتغيّر التابع، بينما يكون المتغيّر المستقل هو الوقت ممثلاً بالشهر. تتطلب السلسلة الزمنية فترات زمنية متسقة بين نقاط البيانات سواء كانت على شكل رقمي أو تواريخ ممثلة على شكل رقمي، ولهذا تستخدم الأرقام التسلسلية من 1 إلى 12 لتمثيل الشهور بدلاً من الأسماء النصية. عندما تنشئ توقعا، ينشئ إكسسل ورقة عمل جديدة تحتوي على جدول قيم البيانات السابقة وقيم البيانات المستقبلية التي تم توقعها، وكذلك عرض مقدار عدم اليقين مع الحد الأعلى للثقة والحد الأدنى للثقة. ينطوي أي توقع باستخدام النموذج على قدر معين من الشك وعدم التيقن بحدوثه، فنطاق الثقة هو نطاق محكوم ومحسوم بمعزل عن الطريقة التي تم تخمينها، ويعطي مجموعة من القيم المتوقعة وليس قيمة متوقعة واحدة، ويتم تحديد هذه الفترة من خلال الحد الأدنى للثقة والحد الأعلى للثقة بحيث لا تقل القيمة عن قيمة الحد الأدنى للثقة ولا تزيد عن الحد الأعلى للثقة. وعادة ما يساوي نطاق الثقة 95 بالمئة أو 99 بالمئة من القيمة الحقيقية.
مثال محلول خطوة بخطوة
لدينا بيانات أعداد الرحلات السياحية الشهرية للعام 2019. نبدأ بالحصول على البيانات من منصة البيانات المفتوحة وتجنب بيانات عامي 2020 و 2021 بسبب تأثيرات جائحة كورونا. نقوم بتصدير البيانات إلى جدول إكسسل، حيث يحتوي العمود الأول على أسماء أشهر السنة الميلادية والعمود الثاني على بيانات أعداد الرحلات. لضبط السلسلة الزمنية، ننشئ عمودا للأرقام التسلسلية من 1 إلى 12 يمثل الشهور. لإنشاء التوقع، نضغط على الخلية A1 ثم نذهب إلى تبويب بيانات ومن مجموعة تنبوء نضغط على ورقة التنبؤ. تظهر نافذة إنشاء ورقة عمل التنبؤ فنختار المخطط الخطي ونضبط قيمة نهاية التنبؤ على 24 ثم نضغط على إنشاء. ستجد ورقة العمل الجديدة تحتوي على قيم التوقع حيث أدخلت سلسلة البيانات.
أخطاء شائعة
استخدام القيم النصية لأسماء الشهور بدلاً من القيم الرقمية أو التواريخ في السلسلة الزمنية مما يمنع البرنامج من إنشاء التوقع الصحيح. استخدام بيانات عامي 2020 و 2021 في حسابات التوقع رغم تأثرها بجائحة كورونا مما يجعل التوقعات بعيدة عن الواقع. إهمال التعامل مع البيانات النوعية في الانحدار الخطى مما يؤثر سلبا على التنبؤات.
سؤالان للتدريب مع الإجابة
السؤال الأول: لماذا يتم استخدام الأرقام التسلسلية من 1 إلى 12 بدلاً من الأسماء النصية للشهور عند إنشاء التوقع في إكسسل؟ الإجابة: لأن عملية إنشاء التوقع في مايكروسوفت إكسسل تتطلب وجود عمود يحتوي على سلسلة زمنية بققيم رقمية أو تواريخ، ولا يمكن استخدام العمود الذي يحتوي على أسماء شهور زمنية كبيانات فيه نصية. السؤال الثاني: ماذا يعني أن يكون نطاق الثقة لتوقع شهر يناير 2023 هو 95 بالمئة بقيمة متوقعة 1,305,000 وبحد أدنى 232,000 وبحد أعلى 2,378,000؟ الإجابة: يعني أن القيمة المتوقعة لوصول الرحلات هي 1,305,000، وأن القيمة الحقيقية التي ستحدث ستكون محصورة بين الحد الأدنى 232,000 والحد الأعلى 2,378,000 بنسبة فرصة وقوع تبلغ 95 بالمئة.