Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es das folgende folgen soll. Moving Durchschnitt Mittel der Zeitreihendaten (Beobachtungen gleich beabstandet in der Zeit) aus mehreren aufeinanderfolgenden Perioden. Angerufen, sich zu bewegen, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, wenn neue Daten verfügbar werden, wird es fortgesetzt, indem man den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt von sechsmonatigen Verkäufen berechnet werden, indem man den Durchschnitt des Umsatzes von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter. Durchgehende Mittelwerte (1) reduzieren den Effekt von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um den Daten-Trend deutlicher zu zeigen und (3) einen Wert über oder unter dem Wert zu markieren Trend. Wenn du etwas mit sehr hoher Abweichung kalkst, kannst du das gleitende Durchschnitt herausfinden. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt von den Daten war, also hätte ich ein besseres Verständnis dafür, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt. Sales Forecasting: Top 9 Methoden der Verkäufe Forecasting 8. Vergangene Verkäufe (Historical Method). 9. Statistische Methoden. 1. Jury of Executive Opinion: Diese Methode der Umsatzprognose ist die älteste. Eine oder mehrere der Führungskräfte, die erfahren sind und gute Kenntnisse der Marktfaktoren haben, machen den erwarteten Umsatz aus. Die Führungskräfte sind verantwortlich bei der Prognose der Umsatzzahlen durch Schätzungen und Erfahrungen. Alle Faktoren - intern und extern werden berücksichtigt. Dies ist eine Art von Ausschuss Ansatz. Diese Methode ist einfach, da Erfahrungen und Urteile zusammengefasst werden, um eine Umsatzprognose zu machen. Wenn es viele Führungskräfte gibt, werden ihre Schätzungen gemittelt, um die Umsatzprognose zu zeichnen. (A) Diese Methode ist einfach und schnell. (B) Detaillierte Daten werden nicht benötigt. (C) Es gibt Wirtschaft. (A) Es beruht nicht auf sachlichen Daten. (B) Es ist schwierig, eine endgültige Entscheidung zu treffen. (C) Mehr oder weniger, die Methode beruht auf Raten-Arbeit und kann zu falschen Prognosen führen. (D) Es ist schwierig, die Prognosen in Produkte, Märkte usw. aufzubrechen. 2. Sales Force Opinion: Unter dieser Methode sind Verkäufer oder Vermittler verpflichtet, für einen bestimmten Zeitraum einen Schätzungsumsatz in ihren jeweiligen Gebieten abzuschließen. Die Verkäufer sind in engem Kontakt mit den Verbrauchern und verfügen über gute Kenntnisse über die zukünftige Nachfrageentwicklung. So werden alle Verkäufe Schätzungen verarbeitet, integriert, modifiziert und eine Umsatzvolumenschätzung für den gesamten Markt für den angegebenen Zeitraum gebildet. (A) Fachwissen wird genutzt. (B) Die Verkäufer sind zuversichtlich und verantwortlich, das festgesetzte Kontingent zu erfüllen. (C) Diese Methode erleichtert den Abbau von Produkten, Gebieten, Kunden, Verkäufern usw. (a) Der Erfolg hängt von der Kompetenz der Verkäufer ab. (B) Eine breite Perspektive fehlt. (C) Die Schätzung kann unerreichbar sein oder zu niedrig für die Prognosen sein, da die Verkäufer optimistisch oder pessimistisch sein können. 3. Testmarketing Ergebnis: Im Rahmen der Markttestmethode werden Produkte in einem begrenzten geografischen Gebiet eingeführt und das Ergebnis untersucht. Mit diesem Ergebnis als Basis wird die Umsatzprognose erstellt. Dieser Test wird als Probe auf Vor-Test-Basis durchgeführt, um die Marktreaktion zu verstehen. (A) Das System ist zuverlässig, da die Prognose auf dem tatsächlichen Ergebnis basiert. (B) Das Management kann die Mängel verstehen und Maßnahmen ergreifen, um zu korrigieren. (C) Es ist gut für die Einführung neuer Produkte, in einem neuen Gebiet usw. (a) Alle Märkte sind nicht homogen. Aber das Studium erfolgt auf der Basis eines Teils eines Marktes. (B) Es ist ein zeitaufwändiger Prozess. 4. Konsumenten8217 Kaufplan: Die Verbraucher, als Informationsquelle, werden angegangen, um ihre wahrscheinlichen Einkäufe während des Zeitraums unter einem gegebenen Satz von Bedingungen zu kennen. Diese Methode ist geeignet, wenn es wenige Kunden gibt. Diese Art der Prognose wird allgemein für Industriegüter angenommen. Es eignet sich für Industrien, die kostspielige Waren zu einer begrenzten Anzahl von Käufern herstellen - Großhändler, Einzelhändler, potentielle Verbraucher etc. Eine Umfrage wird von Angesicht zu Angesicht oder Umfragemethode durchgeführt. Es ist, weil Änderungen konstant sind, während Käuferverhalten und Kaufentscheidungen häufig ändern. (A) Erste Handinformation ist möglich. (B) Benutzer8217s Absicht ist bekannt. (A) Kunde8217s Erwartung kann nicht genau gemessen werden. (B) Es ist schwierig, tatsächliche Käufer zu identifizieren. (C) Es ist gut, wenn Benutzer nur wenige sind, aber nicht praktikabel, wenn die Verbraucher viele sind. (D) Langzeitvorhersage ist nicht möglich. (E) Das System ist teuer. (F) Käufer können ihre Kaufentscheidungen ändern. 5. Marktfaktoranalyse: Ein Unternehmen8217s Verkäufe können vom Verhalten bestimmter Marktfaktoren abhängen. Die wichtigsten Faktoren, die den Umsatz beeinflussen, können ermittelt werden. Durch das Studium der Verhaltensweisen der Faktoren, sollte die Vorhersage gemacht werden. Korrelation ist die statistische Analyse, die den Grad des Ausmaßes analysiert, in dem zwei Variablen mit Bezug auf einander schwanken. Das Wort 8216relationship8217 ist von Bedeutung und zeigt an, dass es eine Verbindung zwischen den Variablen unter Beobachtung gibt. In gleicher Weise ist die Regressionsanalyse ein statistisches Gerät, das uns hilft, die unbekannten Werte einer Variablen aus den bekannten Werten einer anderen Variablen abzuschätzen oder vorherzusagen. Zum Beispiel veröffentlichen Sie ein Textbuch über 8220Banking8221, verbunden mit verschiedenen Universitäten. Die zulässige Aufnahmekapazität von jedem und dem Medium, durch das die Schüler gelehrt werden, ist bekannt. Ist es ein obligatorisches oder ein optionales Thema Durch das Erhalten all dieser Details und auch unter Berücksichtigung der Verkaufsaktivitäten der Werbemaßnahmen können Sie in der Lage sein, die wahrscheinlichen Kopien zu drucken, die gedruckt werden sollen. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz dieser Methode liegt in der Auswahl der entsprechenden Marktfaktoren. Die Minimierung der Anzahl der Marktfaktoren ist ebenfalls wichtig. So müssen die Nachfrage Entscheidungsträger Preis, Wettbewerbe, Werbung, Entsorgung Einkommen, Kauf Gewohnheiten, Konsum Gewohnheiten, Verbraucher Preisindex, Veränderung der Bevölkerung etc. (a) Es ist eine solide Methode zu prüfen. (B) Marktfaktor wird im Detail analysiert. (B) Es ist zeitaufwändig. (C) Es ist ein kurzer Vorgang. 6. Gutachten: Viele Arten von Beratungsstellen sind in den Bereich des Vertriebs eingegangen. Die Beratungsstelle hat spezialisierte Fachleute auf dem jeweiligen Fachgebiet. Dazu gehören Händler, Handelsverbände etc. Sie können Marktforschungen durchführen und fertige statistische Daten besitzen. Firmen können von den Gutachtern dieser Sachverständigen Gebrauch machen. Diese Meinungen können sorgfältig von der Firma analysiert werden und eine Klangvorhersage wird gemacht. (A) Die Prognose ist schnell und kostengünstig. (B) Es wird genauer. (C) Fachwissen wird genutzt. (A) Es kann nicht zuverlässig sein. (B) Der Erfolg der Prognose hängt von der Kompetenz der Experten ab. (C) Eine breite Perspektive kann fehlen. 7. Econometric Model Building: Dies ist ein mathematischer Ansatz der Studie und ist ein idealer Weg, um Umsatz zu prognostizieren. Diese Methode ist nützlicher für die Vermarktung von Gebrauchsgütern. Es ist in Form von Gleichungen, die eine Reihe von Beziehungen zwischen verschiedenen Nachfrage bestimmen Marktfaktoren darstellen. Durch die Analyse der Marktfaktoren (unabhängige Variable) und Umsatz (abhängige Variable) werden die Verkäufe prognostiziert. Dieses System hängt nicht ganz von der Korrelationsanalyse ab. Es hat großen Spielraum, aber die Annahme dieser Methode hängt von der Verfügbarkeit der vollständigen Informationen. Die Marktfaktoren, die genauer, schneller und kostengünstiger sind, können für eine Klangvorhersage ausgewählt werden. 8. Vergangene Verkäufe (Historische Methode): Die persönliche Beurteilung der Verkaufsprognose kann durch die Verwendung statistischer und quantitativer Methoden vorteilhaft ergänzt werden. Die bisherigen Umsätze sind eine gute Basis und auf dieser Basis können zukünftige Umsätze formuliert und prognostiziert werden. Nach Kirkpatrick, heute8217s Vertriebsaktivität fließt in morgen8217s Vertriebsaktivitäten, die letztes Jahr8217s Umsatz in diesem Jahr8217s Umsatz zu verlängern. Dieser Ansatz fügt einen Prozentsatz hinzu, der dem Umsatz des Vorjahres entspricht. Für neue Branchen und für neue Produkte ist diese Methode nicht geeignet. (A) Einfacher Umsatzanteil: Unter dieser Methode wird die Umsatzprognose vorgenommen, indem man einfach einen flachen Prozentsatz des Umsatzes addiert, um den Umsatz wie unten beschrieben zu prognostizieren: im nächsten Jahr Umsatz im Jahr Jahresumsatz In diesem Jahr Umsatz Umsatzjahr Umsatz oder Jahresumsatz 10 oder 5 Des gegenwärtigen Verkaufs (b) Zeitreihenanalyse: Eine Zeitreihenanalyse ist eine statistische Methode, historische Daten zu untersuchen. Es geht um die Isolierung von Langzeittrends, zyklischen Veränderungen, saisonalen Variationen und unregelmäßigen Schwankungen. Vergangene Umsatzzahlen werden als Basis betrachtet, analysiert und an zukünftige Trends angepasst. Die bisherigen Aufzeichnungen und Berichte ermöglichen es uns, die Informationen zu interpretieren und zukünftige Trends und den Handelszyklus zu prognostizieren. (A) Keine Vermutung-Arbeit kriecht ein. (B) Die Methode ist einfach und preiswert. (C) Dies ist eine objektive Methode. (A) 8216Market is dynamic8217 wird nicht berücksichtigt. (B) Es bestehen keine Vorkehrungen für Aufschwünge und Abschwünge bei den Vertriebsaktivitäten. 9. Statistische Methoden: Statistische Methoden gelten als überlegene Techniken der Umsatzprognose, weil ihre Zuverlässigkeit höher ist als die anderer Techniken. (Ii) Grafische Methode (iii) Zeitreihenmethode: (a) Freihandmethode (b) Halbmittelmethode (c) Gleitende Durchschnittsmethode (d) Methode des kleinsten Quadrats (iv) Korrelationsmethode (v) Regressionsmethode Die oben genannten statistischen Methoden können leicht mit Hilfe eines Statistikbuches studiert werden. Abgesehen von den oben genannten können auch folgende Faktoren berücksichtigt werden: 1. Verfügbarkeit von Rohstoffen 2. Anlagenkapazität 3. Regierungspolitik 4. Kaufgewohnheiten von Verbrauchern 5. Modeveränderungen 6. Verteilungssystem 7. Finanzielle Leistungsfähigkeit 8. Marktwettbewerb 9 Nationale Einkommensbewegung 10. Verkaufsförderung.
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