Przenoszenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział dla swojego drugiego wyniku testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego kolejnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza uzyskać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy kradną na twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Zdajesz egzamin, a twój wynik to w sumie 89 Wszyscy, łącznie z tobą, są pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawiał się tam, gdzie powinien być następujący. Techniki prognozowania: Ruchoma średnia Wygładzanie wykładnicze W tej lekcji omówimy prognozowanie popytu z naciskiem na sprzedaż ustalonych towarów i usług. Wprowadzi ilościowe techniki wyrównywania średniej ruchomej i wykładniczej, aby pomóc w określeniu popytu na sprzedaż. Co to jest prognozowanie popytu Po raz kolejny, jest to sezon wakacyjny. Dzieci są gotowe na wizytę od Świętego Mikołaja, a rodzice są zestresowani zakupami i finansami. Przedsiębiorstwa finalizują swoje operacje w roku kalendarzowym i przygotowują się do wejścia w cokolwiek innego. ABC Inc. produkuje przewód telefoniczny. Ich okresy rozliczeniowe i operacyjne są realizowane w roku kalendarzowym, więc koniec roku pozwala im podsumować operacje przed wakacyjną przerwą i zaplanować początek nowego roku. Nadszedł czas, aby menedżerowie przygotowywali i przekazywali plany operacyjne swoich oddziałów kierownictwu wyższego szczebla, aby mogli stworzyć plan działań organizacyjnych na nowy rok. Dział sprzedaży jest zestresowany z ich umysłów. Popyt na przewody telefoniczne spadł w 2018 r., A ogólne dane ekonomiczne sugerują ciągły spadek projektów budowlanych wymagających przewodów telefonicznych. Bob, menedżer sprzedaży, wie, że kierownictwo wyższego szczebla, zarząd i interesariusze liczą na optymistyczną prognozę sprzedaży, ale czuje, że lód recesji przemysłowej skrada się za nim, by stawić mu czoła. Prognozowanie popytu jest metodą prognozowania popytu klientów na towar lub usługę. Ten proces jest ciągłym procesem, w którym menedżerowie wykorzystują dane historyczne do obliczenia, czego oczekują od popytu na sprzedaż towaru lub usługi. Bob wykorzystuje informacje z przeszłości firmy i dodaje je do danych ekonomicznych z rynku, aby sprawdzić, czy sprzedaż wzrośnie lub spadnie. Bob wykorzystuje wyniki prognozowania popytu do wyznaczania celów dla działu sprzedaży, starając się zachować zgodność z celami firmy. Bob będzie mógł ocenić wyniki działu sprzedaży w przyszłym roku, aby określić, w jaki sposób wyszła jego prognoza. Bob może używać różnych technik jakościowych i ilościowych, aby określić wzrost lub spadek sprzedaży. Przykłady technik jakościowych to: Wytypowane domysły Rynek predykcyjny Teoria gier Technika Delphi Przykłady technik ilościowych obejmują: Ekstrapolacja Eksploracja danych Modele przyczynowe Modele Box-Jenkins Powyższe przykłady technik prognozowania popytu to tylko krótka lista możliwości dostępnych dla Boba, gdy praktyki wymagają prognozowania. Ta lekcja skoncentruje się na dwóch dodatkowych technikach ilościowych, które są proste w użyciu i zapewniają obiektywną, dokładną prognozę. Średnia krocząca Średnia ruchowa to technika obliczająca ogólny trend w zbiorze danych. W zarządzaniu operacjami zestaw danych to wielkość sprzedaży z danych historycznych firmy. Ta technika jest bardzo przydatna do prognozowania krótkoterminowych trendów. Jest to po prostu średnia z wybranego zestawu przedziałów czasowych. Nazywa się to przeniesieniem, ponieważ w miarę obliczania nowego numeru zapotrzebowania na nadchodzący okres czasu najstarszy numer w zestawie spada, a okres czasu jest zablokowany. Przyjrzyjmy się przykładowi, w jaki sposób kierownik ds. Sprzedaży w ABC Inc. prognozuje popyt przy użyciu średniej ruchomej. Wzór jest przedstawiony w następujący sposób: Średnia ruchoma (n1 n2 n3.) N Gdzie n liczba okresów w zbiorze danych. Suma pierwszego okresu i wszystkich dodatkowych wybranych przedziałów czasu jest dzielona przez liczbę okresów. Bob postanawia stworzyć swoją prognozę popytu na podstawie 5-letniej średniej kroczącej. Oznacza to, że wykorzysta dane dotyczące wielkości sprzedaży z ostatnich 5 lat jako dane do obliczeń. Wygładzanie wykładnicze Wygładzanie wykładnicze jest techniką, która wykorzystuje stałą wygładzania jako predyktor przyszłego prognozowania. Za każdym razem, gdy używasz liczby w prognozowaniu, która jest średnią, została ona wygładzona. Ta technika pobiera dane historyczne z poprzednich okresów czasu i zastosowała obliczenia dla wykładniczego wygładzania do prognozowania przyszłych danych. W takim przypadku Bob zastosuje również wygładzanie wykładnicze w celu porównania z wcześniejszymi obliczeniami średniej ruchomej w celu uzyskania drugiej opinii. Wzór na wygładzanie wykładnicze jest następujący. Prognoza F (t) dla prognozy F 2018 (t-1) dla stałej wygładzania alfa za rok poprzedni A (t-1) rzeczywista sprzedaż z poprzedniego roku Stała wygładzania to waga zastosowana do równania w zależności od tego, jak duży nacisk kładzie się na firmę umieszcza na najnowszych danych. Stała wygładzania jest liczbą z zakresu od 0 do 1. Stała wygładzania równa 0,9 zasygnalizowałaby, że kierownictwo kładzie duży nacisk na wcześniejsze historyczne dane dotyczące sprzedaży. Stała wygładzania równa 0,1 oznaczałaby, że kierownictwo kładzie bardzo mały nacisk na poprzedni okres czasu. Wybór stałej wygładzania jest trafieniem lub brakiem i można go zmodyfikować, gdy dostępnych jest więcej danych. Wykorzystamy powyższy wykres z historycznym wolumenem sprzedaży do obliczenia prognozy wygładzania wykładniczego dla 2018 r. Istnieje dodatkowa kolumna zawierająca prognozowaną wielkość sprzedaży. To obliczenie jest dość wydajną formułą i dość dokładne w porównaniu do innych technik prognozowania popytu. Podsumowanie lekcji Prognozowanie popytu jest istotną częścią prognozowanych planów firmy na przyszłe okresy. Można stosować różne techniki, zarówno jakościowe, jak i ilościowe, i udostępniać menedżerom różne zestawy danych, ponieważ prognozują popyt, szczególnie w zakresie wielkości sprzedaży. Techniki wyrównywania średniej ruchomej i wykładniczej są zarówno uczciwymi przykładami metod wykorzystywanych do prognozowania popytu. Aby odblokować tę lekcję, musisz być członkiem Studium. Stwórz swoje konto Zarabiaj kredyty w college'u Czy wiesz, że mamy ponad 79 kursów college'u, które przygotowują Cię do zarabiania na egzaminie akceptowanym przez ponad 2000 szkół wyższych i uniwersytetów. Możesz testować z pierwszych dwóch lat studiów i zaoszczędzić tysiące na swoim wykształceniu. Każdy może zarabiać na każdym egzaminie, niezależnie od wieku i poziomu wykształcenia. Przenoszenie punktów do wybranej szkoły Nie jestem pewien, na jaką uczelnię chcesz się zapisać, Study ma tysiące artykułów na temat każdego możliwego do wyobrażenia stopnia, obszaru studiów i ścieżki kariery, które mogą pomóc ci znaleźć szkołę odpowiednią dla ciebie. Research Schools, Degrees amp Careers Uzyskaj bezstronne informacje potrzebne do znalezienia właściwej szkoły. Przeglądaj artykuły według kategoriiZwagi Średnia metoda prognozowania: plusy i minusy Cześć, Uwielbiam swój wpis. Zastanawiałeś się, czy mógłbyś opracować dalej. Używamy SAP. W nim jest wybór, który możesz wybrać przed uruchomieniem prognozy zwanej inicjalizacją. Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz wynik prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę w tym samym okresie i nie sprawdzisz inicjalizacji zmian wyników. Nie mogę zrozumieć, co robi inicjalizacja. Mam na myśli, matematycznie. Który wynik prognozy najlepiej zapisać i wykorzystać na przykład. Zmiany między tymi dwoma nie są w prognozowanej ilości, ale w MAD i Error, zapas bezpieczeństwa i ilości RPO. Nie jestem pewien, czy korzystasz z SAP. Cześć, dziękuję, że tak skutecznie wyjaśniłeś jego zbyt gd. dzięki znowu Jaspreet Dodaj komentarz Anuluj pisanie Informacje o Shmula Pete Abilla jest założycielką Shmula i postaci, Kanban Cody. Pomagał takim firmom jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i innym obniżyć koszty i poprawić jakość obsługi klienta. Robi to poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólu, które wpływają na klienta i firmę, i zachęca do szerokiego uczestnictwa ze strony współpracowników firmy w celu poprawy własnych procesów. Ta strona internetowa to zbiór jego doświadczeń, którymi chce się z tobą podzielić. Zacznij od darmowych plików do pobrania
Comments
Post a Comment