3 ปี เฉลี่ยเคลื่อนที่ คาดการณ์

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงเวลาที่มีขนาดเล็กยิ่งใกล้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นจุดข้อมูลที่แท้จริงการคาดการณ์ในระดับปานกลางการคาดการณ์ขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาแนวทางที่ดั้งเดิมที่สุด แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้จะแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไปโดยเริ่มจากจุดเริ่มต้นและเริ่มต้นทำงานกับการคาดการณ์การเคลื่อนที่เฉลี่ยพยากรณ์อากาศเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการย้าย การคาดการณ์โดยเฉลี่ยไม่ว่าพวกเขาจะเชื่อหรือไม่ว่านักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลาคิดเกี่ยวกับคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดการณ์คะแนนทดสอบที่สองคุณคิดว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจเป็นอย่างไร dict สำหรับคะแนนการทดสอบต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่คำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับอะไรบางอย่างใน พื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ขอให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณจะประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ ทุกคนมีความกังวลและไม่แยแสที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับการทดสอบที่สามของคุณมีสองแนวทางที่เป็นไปได้มากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่า สูบบุหรี่เกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีเพื่อให้ห่างไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉันไม่ทราบบางทีถ้าคุณทำปาร์ตี้น้อยและ ไม่มีการพ่ายพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยก่อนใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณในการคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณ เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ระยะเวลาหนึ่งของข้อมูลประการที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้สองช่วงของข้อมูลสมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดเรียงของ pissed คุณปิดและคุณตัดสินใจที่จะทำ ดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษามา ขึ้นและตามปกติคุณรู้สึกจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนในการคาดการณ์ของพวกเขาเกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งสุดท้ายดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบขณะนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นที่ถูกต้องที่สุด Histl ขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีตก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้ระยะเวลาสามงวดล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง สังเกตเห็นว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อที่จะพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจากแบบจำลองการทำให้เรียบที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ซึ่งรวมถึงการคาดการณ์ที่ผ่านมาเนื่องจากเราจะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดผล ทำนาย validity. Now ฉันต้องการที่จะนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับระยะเวลาสองคาดการณ์การเคลื่อนไหวเฉลี่ยรายการสำหรับเซลล์ C5 ควรจะเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้เพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อเป็นตัวอย่างและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ ที่มี ความสำคัญที่จะต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้าสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-m เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีสิ่งใดที่จำเป็นสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-period เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้น ในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้งานได้อย่างคล่องตัวมากขึ้นโค้ดดังต่อไปนี้สังเกตว่า input เป็น สำหรับจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ MovementAverage ฟังก์ชันประวัติศาสตร์ NumberOfPeriods เป็นบาป gle การประกาศและการเริ่มต้นตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในกระดาษคำนวณเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นนี้ 3 การทำความเข้าใจเกี่ยวกับระดับและวิธีการพยากรณ์อากาศคุณสามารถสร้างรายละเอียดการคาดการณ์รายการเดี่ยวและการคาดการณ์สายผลิตภัณฑ์สรุปที่สะท้อนถึงรูปแบบความต้องการผลิตภัณฑ์ระบบจะวิเคราะห์ยอดขายในอดีตเพื่อคำนวณการคาดการณ์โดยใช้วิธีพยากรณ์ 12 วิธีการคาดการณ์จะมีข้อมูลรายละเอียดที่รายการ ข้อมูลระดับและระดับที่สูงขึ้นเกี่ยวกับสาขาหรือ บริษัท ในภาพรวม 1.3 เกณฑ์การประเมินประสิทธิภาพการพยากรณ์ผลงานทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการเลือกตัวเลือกการประมวลผลและแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางอย่างทำได้ดีกว่าข้อมูลอื่นในประวัติศาสตร์ ชุดข้อมูลวิธีการคาดการณ์ที่ เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นคุณอาจพบว่าวิธีการคาดการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ยังคงเหมาะสมตลอดทั้งวงจรชีวิตคุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีเพื่อประเมินประสิทธิภาพปัจจุบัน ของวิธีการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์ของความถูกต้อง POA. Mean การเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD ทั้งสองวิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องใช้ข้อมูลการขายที่ผ่านมาสำหรับรอบระยะเวลาที่คุณระบุช่วงเวลานี้เรียกว่าระยะเวลา holdout หรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดข้อมูลในช่วงเวลานี้ถูกใช้ เป็นพื้นฐานสำหรับการแนะนำวิธีการพยากรณ์ที่จะใช้ในการทำประมาณการต่อไปข้อเสนอแนะนี้มีความเฉพาะเจาะจงกับแต่ละผลิตภัณฑ์และสามารถเปลี่ยนจากการคาดการณ์หนึ่งไปอีก 3 1 1 Best Fit ระบบแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดยใช้ เลือกวิธีการคาดการณ์เพื่อประวัติการขายของใบสั่งซื้อที่ผ่านมาและเปรียบเทียบการจำลองการคาดการณ์กับประวัติที่เกิดขึ้นจริงเมื่อคุณสร้าง a ดีที่สุดคาดการณ์ระบบเปรียบเทียบประวัติการสั่งซื้อที่เกิดขึ้นจริงกับการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงและคำนวณวิธีการอย่างถูกต้องวิธีพยากรณ์แต่ละคาดการณ์ยอดขายแล้วระบบแนะนำการคาดการณ์ที่ถูกต้องที่สุดเป็นแบบที่ดีที่สุดภาพนี้แสดงการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดรูปที่ 3- 1 ดีที่สุดพอดี forecast. The ระบบใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อตรวจสอบแบบที่ดีที่สุดใช้แต่ละวิธีที่ระบุเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับ holdout periodpare ยอดขายจริงการคาดการณ์จำลองสำหรับระยะ holdout คำนวณ POA หรือ MAD เพื่อกำหนดที่ forecasting ใกล้เคียงกับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงในปัจจุบันระบบจะใช้ POA หรือ MAD ตามตัวเลือกการประมวลผลที่คุณเลือกขอแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดย POA ซึ่งใกล้เคียงกับ 100 เปอร์เซ็นต์ที่มากกว่าหรือต่ำกว่าหรือ MAD ที่ใกล้เคียงที่สุด ให้เป็นศูนย์ 3 2 วิธีการคาดการณ์ Eddie EnterpriseOne Forecast Management ใช้วิธีการประมาณ 12 วิธีในการพยากรณ์ปริมาณและระบุว่าวิธีใดที่จะให้ ดีที่สุดเหมาะสมกับสถานการณ์คาดการณ์ส่วนที่กล่าวถึงนี้วิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้ววิธีการที่ 2 คำนวณร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ววิธีที่ 3 ปีที่ผ่านมาถึงปีนี้วิธีการ 4 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วิธีการเชิงเส้นวิธีการ 6 การถดถอยต่ำสุดของสแควร์ วิธีที่ 7 วิธีที่ 2 วิธีที่ 8 วิธีที่มีความยืดหยุ่นวิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักวิธีการที่ 10 วิธีการเชิงเส้นแบบมีขั้นตอนวิธีที่ 11 การชี้แจงตามที่ได้กำหนดไว้วิธีการ 12 การระบุด้วย Smoothing ที่มีแนวโน้มและฤดูกาลระบุว่าคุณต้องการใช้วิธีการใดในตัวเลือกการประมวลผลสำหรับ โปรแกรมการพยากรณ์การพยากรณ์ R34650 ส่วนใหญ่ของวิธีการเหล่านี้จะให้การควบคุมแบบ จำกัด ตัวอย่างเช่นคุณสามารถระบุน้ำหนักที่วางไว้ในข้อมูลที่ผ่านมาหรือช่วงวันที่ของข้อมูลย้อนหลังที่ใช้ในการคำนวณได้ตัวอย่างในคู่มือระบุขั้นตอนการคำนวณ แต่ละวิธีการคาดการณ์ที่มีอยู่ได้รับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เหมือนกันตัวอย่างวิธีการในคู่มือการใช้งานส่วนหนึ่งหรือทั้งหมดของชุดข้อมูลเหล่านี้ซึ่ง h เป็นข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากสองปีที่ผ่านมาการคาดการณ์การคาดการณ์จะดำเนินไปในปีหน้าข้อมูลประวัติการขายนี้มีเสถียรภาพโดยมีการเพิ่มขึ้นตามฤดูกาลในเดือนกรกฎาคมและธันวาคมเป็นแบบฉบับของผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่อาจล้าสมัย 3 2 1 วิธีที่ 1 เปอร์เซ็นต์เมื่อปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรเปอร์เซ็นต์ปีที่ผ่านมาคูณระยะเวลาคาดการณ์แต่ละช่วงโดยเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเปอร์เซ็นต์ที่กำหนดไว้สำหรับความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดรวมถึงประวัติการขายหนึ่งปี เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสินค้าตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 1 1 ตัวอย่างวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้วเปอร์เซ็นต์ของสูตรปีที่ผ่านมาคูณกับยอดขายจากปีที่แล้วโดยปัจจัยที่คุณระบุแล้วจะให้ผลลัพธ์ที่มากกว่า ปีหน้าวิธีการนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองผลกระทบของอัตราการเติบโตที่ระบุหรือเมื่อประวัติการขายมีองค์ประกอบตามฤดูกาลที่สำคัญ Forecast specificat ตัวคูณตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายของปีก่อน 10 เปอร์เซ็นต์ประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์รวมถึงจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาคาดการณ์ ของพอดีที่ดีที่สุดที่คุณระบุตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 117 1 1 128 7 ปัดเศษเป็น 129 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 115 1 1 126 5 ปัดเศษ 127.3 2 2 วิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์จากปีที่ผ่านมา วิธีนี้ใช้สูตรคำนวณเปอร์เซ็นต์เมื่อปีที่แล้วเพื่อเปรียบเทียบยอดขายในช่วงเวลาที่ระบุกับยอดขายจากงวดเดียวกันของปีก่อนระบบกำหนดเปอร์เซ็นต์เพิ่มหรือลดแล้วคูณแต่ละช่วงเวลาตามเปอร์เซ็นต์เพื่อคำนวณการคาดการณ์ เมื่อต้องการคาดการณ์ความต้องการวิธีนี้ต้องใช้จำนวนของช่วงเวลาของประวัติการสั่งขายรวมทั้งประวัติการขายหนึ่งปีวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ในระยะสั้น และสำหรับรายการตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 2 1 ตัวอย่างวิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์จากปีที่แล้วเปอร์เซ็นต์ที่คำนวณได้จากสูตรปีที่แล้วคูณข้อมูลการขายจากปีที่แล้วโดยใช้ปัจจัยที่คำนวณโดยระบบและจากนั้นโครงการ ผลลัพธ์สำหรับปีถัดไปวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ผลกระทบของการขยายอัตราการเติบโตล่าสุดสำหรับผลิตภัณฑ์ในปีถัดไปโดยยังคงรักษารูปแบบตามฤดูกาลที่มีอยู่ในประวัติการขายข้อกำหนดของ Forecast ช่วงของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณ อัตราการเติบโตตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเปรียบเทียบประวัติการขายสำหรับงวด 4 งวดล่าสุดกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนใช้อัตราส่วนที่คำนวณได้เพื่อให้ประมาณการสำหรับปีถัดไปประวัติการขายที่ต้องการ หนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่ดีที่สุดพอดีตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ฉัน n การคำนวณคาดการณ์ให้ n 4. การคาดการณ์ของปีเท่ากับ 117 0 9766 114 26 ปัดเศษมาเป็น 114 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 115 0 9766 112 31 ปัดเศษเป็น 112.3 2 3 วิธีที่ 3 ปีที่แล้วในปีนี้วิธีนี้ใช้ยอดขายในปีที่แล้ว การคาดการณ์ในปีหน้าความต้องการในการคาดการณ์วิธีการนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดบวกกับประวัติการสั่งซื้อของอายุการขายหนึ่งปีวิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่มีระดับความต้องการหรือความต้องการตามฤดูกาลโดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 3 1 ตัวอย่างวิธีที่ 3 ปีที่แล้วในปีนี้สูตรปีที่แล้วในปีนี้จะทำสำเนาข้อมูลการขายจากปีก่อนหน้าไปจนถึงปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองยอดขายในระดับปัจจุบันผลิตภัณฑ์ดังกล่าวเป็นผู้ใหญ่และไม่มีแนวโน้ม ระยะยาว แต่รูปแบบความต้องการตามฤดูกาลที่สำคัญอาจมีอยู่ข้อกำหนดของ Forecast ไม่มีประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาประสิทธิภาพการคาดการณ์ของ ตารางที่ดีที่สุดคือตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์การคำนวณการคาดการณ์มกราคมเท่ากับมกราคมของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับเดือนกุมภาพันธ์ของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 117 เดือนคาดว่าจะเท่ากับเดือนมีนาคมของปีที่แล้ว 115.3 2 4 วิธีที่ 4 การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยวิธีการนี้ใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจำนวนงวดที่ระบุในช่วงเวลาถัดไปคุณควรคำนวณใหม่เป็นประจำทุกเดือนหรืออย่างน้อยไตรมาสเพื่อสะท้อนระดับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป วิธีการนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดรวมทั้งจำนวนงวดของประวัติการสั่งขายวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่โดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 4 1 ตัวอย่างวิธีที่ 4 การย้ายเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ได้รับความนิยม สำหรับเฉลี่ยผลการประวัติการขายล่าสุดเพื่อพิจารณาการคาดการณ์สำหรับระยะสั้นวิธีการพยากรณ์ MA ล่าช้าหลังคาดการณ์แนวโน้มอคติและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์ sal ประวัติการจัดแสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือรูปแบบตามฤดูกาลวิธีการนี้ใช้งานได้ดีสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเติบโตหรือเสื่อมคุณภาพของวัฏจักรชีวิตข้อกำหนดของ Forecast n เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ใน การคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อใช้สี่งวดล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการประมาณการในช่วงเวลาถัดไปค่าที่มากสำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นส่งผลให้มีการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่ ช้าในการรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขายตรงกันข้ามค่าเล็กน้อยสำหรับ n เช่น 3 สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงระดับการขายได้เร็วขึ้น แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางเพื่อให้การผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อความแปรผันได้ประวัติการขายที่ต้องการ n บวกจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์การคำนวณการคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์ เท่ากับ 114 119 137 125 4 123 75 rounded ถึง 124 การคาดการณ์ของตลาดมีค่าเท่ากับ 119 137 125 124 4 126 25 คูณเป็น 126.3 2 5 วิธีที่ 5 วิธีประมาณเส้นตรงวิธีการนี้ใช้สูตร Linear Approximation เพื่อคำนวณแนวโน้มจากจำนวนงวดที่ขาย ประวัติการสั่งซื้อและคาดการณ์แนวโน้มการคาดการณ์นี้คุณควรคำนวณแนวโน้มรายเดือนเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มวิธีนี้ต้องใช้จำนวนรอบระยะเวลาที่พอดีกับพอดีกับจำนวนของระยะเวลาที่กำหนดของประวัติการสั่งขายวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการ ผลิตภัณฑ์ใหม่หรือผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มในเชิงบวกหรือเชิงลบที่สอดคล้องกันซึ่งไม่ได้เกิดจากความผันผวนตามฤดูกาล 3 2 5 1 ตัวอย่างวิธีที่ 5 การประมาณค่าเชิงเส้นเส้นประมาณรอบคำนวณแนวโน้มที่อิงตามจุดข้อมูลประวัติการขายทั้งสองจุด line ที่คาดการณ์ในอนาคตใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ในระยะยาวจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในจุดข้อมูลเพียงจุดเดียวข้อมูลจำเพาะของ Forecast n เท่ากับจุดข้อมูลในประวัติการขายที่ถูกเปรียบเทียบกับจุดข้อมูลล่าสุดเพื่อระบุแนวโน้มตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ความแตกต่างระหว่างข้อมูลล่าสุดเดือนธันวาคมและช่วงเดือนสิงหาคมสี่ก่อนเดือนธันวาคมเป็นเกณฑ์ในการคำนวณแนวโน้มขั้นต่ำ ประวัติการขายที่ต้องการ n บวก 1 บวกระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์เดือนมกราคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 1 2 139 การคาดการณ์เดือนกุมภาพันธ์ของปีที่แล้ว 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 2 2 141 การคาดการณ์ในเดือนธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 3 2 143.3 2 6 วิธีที่ 6 การถดถอยของเศษน้อยที่สุดวิธีการถดถอยต่ำสุด LSR มีสมการที่อธิบายเส้นตรง ความสัมพันธระหวางขอมูลการขายในอดีตกับระยะเวลาที่ LSR พอดีกับเสนไปจนถึงชวงที่เลือกของขอมูลเพื่อใหผลรวมของสี่เหลี่ยมของความแตกตางระหวางจริง จุดข้อมูลการขายและเส้นการถดถอยถูกลดลงการคาดการณ์คือการคาดการณ์ของเส้นตรงนี้ในอนาคตวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับรอบระยะเวลาที่แสดงด้วยจำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนข้อมูลที่ระบุในช่วงเวลาที่ผ่านมา ความต้องการขั้นต่ำคือสองจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์วิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการเมื่อมีแนวโน้มเชิงเส้นอยู่ในข้อมูล 3 2 6 1 ตัวอย่างวิธีที่ 6 การถดถอยต่ำสุดการถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยต่ำสุด LSR เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการระบุ แนวโน้มเส้นในข้อมูลการขายในอดีตวิธีการคำนวณค่าสำหรับ a และ b ที่จะใช้ในสูตรสมการนี้อธิบายเส้นตรงโดยที่ Y แทนยอดขายและ X หมายถึงการถดถอยเชิงเส้นแบบช้าการรับรู้จุดหักเหและการเปลี่ยนฟังก์ชันขั้นตอนช้า ในความต้องการการถดถอยเชิงเส้นพอดีกับเส้นตรงกับข้อมูลแม้ว่าข้อมูลจะเป็นแบบตามฤดูกาลหรืออธิบายได้ดีขึ้นโดยเส้นโค้งเมื่อข้อมูลประวัติการขายเป็นไปตามหลักเกณฑ์ ve หรือมีรูปแบบฤดูกาลที่แข็งแกร่งคาดการณ์อคติและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นข้อกำหนด Forecast n เท่ากับระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณค่าสำหรับ a และ b ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ประวัติตั้งแต่เดือนกันยายนถึงเดือนธันวาคม เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการคำนวณเมื่อข้อมูลมีอยู่ n ที่มีขนาดใหญ่เช่น n 24 จะถูกใช้โดยทั่วไป LSR กำหนดเส้นสำหรับจุดข้อมูลสองจุดตัวอย่างเช่นค่าเล็ก ๆ สำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเอง ที่จำเป็นต้องใช้ในการคำนวณผลลัพธ์ที่คาดการณ์ยอดขายที่ต้องการในรอบระยะเวลา n รวมกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 119 5 7 2 3 135 6 ปัดเศษเป็น 136.3 2 7 วิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองเมื่อต้องการประมาณค่าพยากรณ์วิธีนี้ใช้สูตรประมาณที่สองเพื่อคำนวณเส้นโค้งที่ขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลา ประวัติการขายวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนงวดของประวัติการสั่งซื้อครั้งที่ 3 วิธีการนี้ไม่เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับระยะยาวระยะยาว 3 2 7 1 ตัวอย่างวิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองของไลบรารี การถดถอยกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรคาดการณ์ Y ab X โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลประวัติการขายการประมาณระดับที่สองมีความคล้ายกัน แต่วิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ในสูตรคาดการณ์นี้ วัตถุประสงค์ของวิธีนี้คือการพอดีกับเส้นโค้งไปยังข้อมูลประวัติการขายวิธีนี้เป็นประโยชน์เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ในช่วงการเปลี่ยนแปลงระหว่างรอบชีวิตตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจากช่วงแนะนำสู่ช่วงการเจริญเติบโตแนวโน้มการขายอาจเพิ่มขึ้น เนื่องจากลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถเข้าใกล้อินฟินิตี้ได้อย่างรวดเร็วหรือลดลงเป็นศูนย์ขึ้นอยู่กับว่าค่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบวิธีนี้มีประโยชน์เฉพาะในระยะสั้นเท่านั้น Forecast specificat ไอออนสูตรหา a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งให้ตรงสามจุดคุณระบุ n จำนวนช่วงเวลาของข้อมูลที่สะสมเข้าแต่ละสามจุดในตัวอย่างนี้ n 3 ข้อมูลการขายจริงสำหรับเดือนเมษายนถึงเดือนมิถุนายน รวมกันเป็นจุดแรก Q1 กรกฎาคมถึงกันยายนจะรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างไตรมาส 2 และเดือนตุลาคมถึงเดือนธันวาคมถึง Q3 เส้นโค้งจะพอดีกับสามค่า Q1, Q2 และ Q3. ประวัติการขายที่ต้องการ 3 n รอบระยะเวลาสำหรับการคำนวณการคาดการณ์ บวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาประสิทธิภาพการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ Q0 ม. ค. ก. พ. มี.ค. q1 เม. ย. มิ.ย. มิ.ย. ซึ่งเท่ากับ 125 122 137 384.Q2 ก. ค. ส. ค. ส. ค. ที่ เท่ากับ 140 129 131 400.Q3 ต. ค. พ. ย. ธ. ค. ซึ่งเท่ากับ 114 119 137 370 ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ทั้งสามแบบ a, b และ c เพื่อใช้ในสูตรพยากรณ์ Y ab X c X 2.Q1, Q2 และ Q3 จะถูกนำเสนอบนภาพกราฟฟิกซึ่งจะมีการวางแผนเวลาในแนวนอน a xis ไตรมาสที่ 1 หมายถึงยอดขายรวมในเดือนเมษายนพฤษภาคมและมิถุนายนและวางแผนไว้ที่ X 1 Q2 ตรงกับเดือนกรกฎาคมถึง 3 กันยายนตรงกับเดือนตุลาคมถึงเดือนธันวาคมและไตรมาส 4 หมายถึงเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมภาพนี้แสดงการวางแผน Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณค่าองศาที่สองรูปที่ 3-2 การพล็อต Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณค่าองศาที่สองสมการหนึ่ง ๆ จะอธิบายถึงสามจุดบนกราฟ 1 Q1 a bX cX 2 โดยที่ X 1 Q 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 โดยที่ X 2 Q 2 a 2b 4 c 3 Q3 a bX cX 2 โดยที่ X 3 Q 3 a 3 b 9c สมการสมการทั้งสามสมการหาสูตร b และ a สมการสมการ 1 จากสมการ 2 2 และแก้ปัญหา b แทนสมการนี้ให้เป็นสมการที่ 3 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1 สุดท้ายแทนสมการเหล่านี้สำหรับ a และ b เป็นสมการ 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2. วิธีการประมาณค่าระดับที่สอง คำนวณค่า a, b และ c ดังนี้ Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.This คือการคํานวณการประมาณค่าประมาณองศาที่สอง x 2 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 172 3 58 33 รอบต่อครั้งที่ 57 ต่องวดเมื่อ X 6, Q6 322 510 828 4 การคาดการณ์เท่ากับ 4 3 1 33 รอบ 1 ครั้งต่อครั้งซึ่งเป็นประมาณการปีถัดไปปีสุดท้ายถึงปีนี้ 3 2 8 วิธีการ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถเลือกหมายเลขพอดีที่ดีที่สุดของต่อ iod ของประวัติการสั่งขายที่เริ่ม n เดือนก่อนวันที่เริ่มคาดการณ์และใช้เปอร์เซ็นต์เพิ่มหรือลดคูณปัจจัยที่จะปรับเปลี่ยนการคาดการณ์วิธีนี้คล้ายกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้วยกเว้นที่คุณสามารถระบุ จำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้เป็นฐานขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณเลือกเป็น n วิธีนี้ต้องใช้ระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนข้อมูลการขายที่ระบุไว้วิธีนี้มีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการแนวโน้มตามแผน 3 2 8 1 ตัวอย่างวิธีที่ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีการยืดหยุ่นร้อยละกว่า n เดือนก่อนมีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้วทั้งสองวิธีคูณข้อมูลการขายจากช่วงเวลาก่อนหน้าโดยใช้ปัจจัยที่กำหนดโดยคุณจากนั้นจึงคาดการณ์ผลลัพธ์ดังกล่าวในอนาคต ในปีที่ผ่านมาวิธีการประมาณการขึ้นอยู่กับข้อมูลจากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนนอกจากนี้คุณยังสามารถใช้วิธีการแบบยืดหยุ่นเพื่อระบุช่วงเวลานอกเหนือจากช่วงเวลาเดียวกันในลา ปีที่จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณปัจจัยการขยายตัวตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายก่อนหน้านี้โดย 10 เปอร์เซ็นต์ระยะเวลาตามตัวอย่างเช่น n 4 ทำให้การคาดการณ์ครั้งแรกขึ้นอยู่กับข้อมูลการขาย ในเดือนกันยายนของปีที่แล้วประวัติการขายที่จำเป็นขั้นต่ำจำนวนงวดย้อนกลับไปยังช่วงเวลาฐานบวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 9 วิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยสูตร Weighted Moving Average มีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 4 สูตร Moving Average เนื่องจากค่าเฉลี่ยของประวัติการขายในเดือนก่อนหน้านี้มีการคาดการณ์ประวัติการขายของเดือนถัดไปอย่างไรก็ตามด้วยสูตรนี้คุณสามารถกำหนดน้ำหนักสำหรับแต่ละ ของงวดก่อนวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่เลือกรวมทั้งจำนวนรอบระยะเวลาที่พอดีกับข้อมูลเช่นเดียวกับ Moving Average วิธีนี้ล่าช้ากว่าแนวโน้มความต้องการดังนั้น ไม่แนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มสูงหรือเป็นฤดูกาลวิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใหญ่ที่มีความต้องการอยู่ในระดับที่ค่อนข้างสูง 3 2 9 1 ตัวอย่างวิธีที่ 9 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก WMA เฉลี่ยเคลื่อนที่คล้ายกับวิธีที่ 4 , Moving Average MA อย่างไรก็ตามคุณสามารถกำหนดน้ำหนักที่ไม่เท่ากันให้กับข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อใช้ WMA วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นข้อมูลล่าสุดมักได้รับมอบหมายให้มีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า, ดังนั้น WMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงระดับการขายอย่างไรก็ตามคาดการณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้ได้ดีกับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่มีการเติบโตหรือล้าสมัย ขั้นตอนของวงจรชีวิตจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขาย n เพื่อใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ใน proce ssing เพื่อใช้ช่วงสี่งวดล่าสุดเป็นพื้นฐานสำหรับการประมาณการในช่วงเวลาถัดไปมูลค่าขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นค่าดังกล่าวส่งผลให้เกิดการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่จะช้าในการรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงใน ระดับการขายตรงกันข้ามค่าเล็กน้อยสำหรับ n เช่น 3 ตอบสนองได้เร็วขึ้นเพื่อเลื่อนระดับการขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางว่าการผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบต่างๆจำนวนรวมของระยะเวลาสำหรับตัวเลือกการประมวลผล 14 - ช่วงเวลาที่จะรวมไม่เกิน 12 เดือนน้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละช่วงข้อมูลที่ผ่านมาน้ำหนักที่กำหนดจะต้องรวม 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 4 ให้กำหนดน้ำหนักของ 0 50, 0 25, 0 15 และ 0 10 กับข้อมูลล่าสุดที่ได้รับน้ำหนักที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่จำเป็นต้องใช้ประวัติการขาย n บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของพอดีที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์มกราคมมกราคม ast เท่ากับ 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 รอบต่อวัน 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 ปัดเศษเป็น 128 การคาดการณ์ในเดือนมีนาคมเท่ากับ 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 ปัดเศษเป็น 128.3 2 10 วิธีการ 10 การปรับ Linear Smoothing วิธีนี้จะคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลการขายในอดีตในการคำนวณวิธีนี้ใช้จำนวนงวด ประวัติการสั่งซื้อสินค้าตั้งแต่ 1 ถึง 12 ที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลระบบจะใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อชั่งน้ำหนักข้อมูลในช่วงตั้งแต่น้ำหนักแรกสุดไปจนถึงน้ำหนักสุดท้ายที่สุดจากนั้นระบบจะจัดทำข้อมูลนี้ในแต่ละช่วงเวลาในการคาดการณ์ method ต้องใช้พอดีกับเดือนรวมทั้งประวัติการสั่งขายสำหรับจำนวนรอบระยะเวลาที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 3 2 10 1 ตัวอย่างวิธีการ 10 วิธีการแบบ Linear Smoothing วิธีนี้คล้ายกับวิธีที่ 9, WMA อย่างไรก็ตามแทนที่จะกำหนดโดยพลการ น้ำหนักข้อมูลทางประวัติศาสตร์สูตรจะใช้ เพื่อกำหนดน้ำหนักที่ลดลงเป็นเส้นตรงและรวมกันเป็น 1 00 วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นเช่นเดียวกับเทคนิคการคาดการณ์การเคลื่อนไหวเชิงเส้นทั้งหมดการพยากรณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายผลิตภัณฑ์ มีแนวโน้มที่ดีหรือตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้ได้ดีกับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิต n เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อใช้ช่วงสี่งวดล่าสุดเป็นพื้นฐานสำหรับการฉายในช่วงเวลาถัดไประบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n เท่ากับ 4 , ระบบจะกำหนดน้ำหนักของ 0 4, 0 3, 0 2 และ 0 1 โดยข้อมูลล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่มากที่สุด จำนวนของรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 11 วิธีที่ 11 การคำนวณความเรียบง่ายวิธีนี้ใช้คำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบซึ่งเป็นค่าประมาณที่แสดง ระดับยอดขายทั่วไปในรอบระยะเวลาข้อมูลที่เลือกวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับช่วงเวลาที่แสดงด้วยจำนวนรอบบัญชีที่พอดีกับจำนวนงวดข้อมูลที่ผ่านมาซึ่งระบุไว้ข้อกำหนดขั้นต่ำคือช่วงข้อมูลทางประวัติศาสตร์สองงวด เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการเมื่อไม่มีข้อมูลเชิงเส้น 3 2 11 1 ตัวอย่างวิธีที่ 11 การจัดแจงแบบละเอียด (Exponential Smoothing) วิธีนี้มีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 10 การทำให้เรียบแบบ Linear Smoothing ในระบบ Linear Smoothing ระบบจะกำหนดน้ำหนักที่ลดลงตามข้อมูลเชิงเส้น ในระบบ Smonstooth Exponential Smoothing ระบบจะกำหนดค่าน้ำหนักที่สลายตัวแบบชี้แจงสมการการพยากรณ์แบบ Exponential Smoothing คือ. Forecast P ยอดขายที่เกิดขึ้นจริง 1 ประมาณการก่อนหน้านี้การคาดการณ์คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของยอดขายจริงจากช่วงก่อนหน้าและประมาณการจากช่วงก่อนหน้าที่อัลฟ่าเป็นน้ำหนักที่ใช้กับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงในงวดก่อนหน้า 1 เป็นน้ำหนักที่ใช้ ค่าสำหรับช่วง alpha ตั้งแต่ 0 ถึง 1 และมักจะตกระหว่าง 0 1 ถึง 0 4 ผลรวมของน้ำหนักคือ 1 00 1 1. คุณควรกำหนดค่าสำหรับค่าคงที่ที่ราบเรียบ alpha ถ้าคุณไม่ กำหนดค่าสำหรับการทำให้ราบเรียบค่าคงที่ระบบคำนวณค่าสันนิษฐานที่ขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นสำหรับระดับทั่วไปหรือ ขนาดของยอดขายค่าสำหรับช่วงอัลฟ่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.n เท่ากับช่วงของข้อมูลประวัติการขายที่จะรวมไว้ในการคำนวณโดยทั่วไปข้อมูลประวัติการขายหนึ่งปีจะเพียงพอที่จะประมาณยอดขายทั่วไป สำหรับตัวอย่างนี้ค่าที่น้อยสำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นต้องใช้เพื่อยืนยันผลลัพธ์ Exponential Smoothing สามารถสร้างการคาดการณ์ที่ขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงเล็กน้อยเดียวเท่านั้นต้องมีประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n บวกจำนวน ของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ 3 2 12 วิธีที่ 12 การเรียบขึ้นตามฤดูกาลด้วยเทรนด์และฤดูกาลตามฤดูกาลวิธีการนี้จะคำนวณแนวโน้มดัชนีฤดูกาลและ ค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบตามลำดับจากประวัติการสั่งขายระบบจะใช้ประมาณการของแนวโน้มการคาดการณ์และปรับค่าตามฤดูกาลซึ่งวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่พอดีกับข้อมูลการขายเป็นเวลาสองปีและเป็นประโยชน์สำหรับรายการที่มี ทั้งแนวโน้มและฤดูกาลในการคาดการณ์คุณสามารถป้อนปัจจัย alpha และ beta หรือมีระบบคำนวณค่า Alpha และเบต้าคือค่าคงที่ที่ราบเรียบ ระบบจะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขายอัลฟ่าและส่วนประกอบแนวโน้มของการคาดการณ์เบต้า 3 2 12 1 ตัวอย่างวิธีที่ 12 การเรียบขึ้นตามฤดูกาลด้วยเทรนด์และตามฤดูกาลวิธีการนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 11 Exponential Smoothing ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นอย่างไรก็ตามวิธีที่ 12 รวมถึงคำในสมการพยากรณ์เพื่อคำนวณแนวโน้มที่ราบรื่นการคาดการณ์ประกอบด้วยค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบซึ่งปรับค่าเป็นเส้นตรงเมื่อระบุตัวเลือกการประมวลผลการคาดการณ์คือ ยังปรับตามฤดูกาล Alpha เท่ากับค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขายค่าสำหรับช่วงอัลฟ่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.Beta เท่ากับค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นสำหรับ องค์ประกอบแนวโน้มของ forecast. Values ​​สำหรับช่วงเบต้าตั้งแต่ 0 ถึง 1 ไม่ว่าจะมีการใช้ดัชนีตามฤดูกาลกับการคาดการณ์อัลฟ่าและเบต้าจะเป็นอิสระจากใน e อื่นพวกเขาไม่จำเป็นต้องรวมถึง 1 0. ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำหนึ่งปีบวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นในการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดเมื่อมีข้อมูลทางประวัติศาสตร์สองปีหรือมากกว่านั้นระบบจะใช้ สองปีของข้อมูลในการคำนวณวิธีการ 12 ใช้สมการ Smoning Exponential และหนึ่งเฉลี่ยง่ายๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบแนวโน้มเรียบและดัชนีเฉลี่ยตามฤดูกาลเฉลี่ยเรียบเรียงเฉลี่ยชี้แจงเรียบชี้แนวโน้มเฉลี่ยตามฤดูกาล index รูปที่ 3-3 ดัชนีเฉลี่ยฤดูกาลเฉลี่ย (Simple Average Seasonal Index) การคาดการณ์จะคำนวณโดยใช้สมการสามสมการ L คือความยาวของฤดูกาล L เท่ากับ 12 เดือนหรือ 52 สัปดาห์ซึ่งเป็นช่วงเวลาปัจจุบันคือจำนวน ของช่วงเวลาในอนาคตของการคาดการณ์ S คือปัจจัยการปรับตามฤดูกาล multiplicative ที่มีการจัดทำดัชนีไปยังช่วงเวลาที่เหมาะสมตารางนี้แสดงประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ส่วนนี้ pr ovides ภาพรวมของการประเมินผลพยากรณ์และ discusses. You สามารถเลือกวิธีการคาดการณ์เพื่อสร้างการคาดการณ์ได้มากถึง 12 สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์แต่ละวิธีการคาดการณ์อาจสร้างการฉายที่แตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อหลายพันผลิตภัณฑ์ถูกคาดการณ์การตัดสินใจอัตนัยจะทำไม่ได้เกี่ยวกับที่คาดว่าจะใช้ ในแผนสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ระบบประเมินประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่คุณเลือกและสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ที่คุณคาดการณ์คุณสามารถเลือกระหว่างสองเกณฑ์ประสิทธิภาพ MAD และ POA MAD เป็นตัวชี้วัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ POA เป็นตัววัดความลำเอียงของการคาดการณ์ ทั้งสองเทคนิคการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลประวัติการขายที่แท้จริงสำหรับช่วงเวลาที่ระบุโดยคุณช่วงเวลาของประวัติศาสตร์ที่ผ่านมาซึ่งใช้สำหรับการประเมินผลเรียกว่าระยะเวลาการระงับหรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการวัดประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ระบบจะใช้ คาดการณ์สูตรเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา holdout ประวัติศาสตร์ ข้อมูลการขายที่เกิดขึ้นจริงและการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับเมื่อคุณเลือกวิธีการคาดการณ์หลายรายการกระบวนการเดียวกันนี้เกิดขึ้นสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์หลายรายการจะถูกคำนวณสำหรับระยะเวลาการระงับและเปรียบเทียบกับประวัติการขายที่รู้จักกันในช่วงเวลาเดียวกันวิธีการคาดการณ์ที่สร้างขึ้น การแนะนำที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการคาดการณ์และยอดขายจริงในช่วงระยะเวลาการระงับข้อเสนอแนะสำหรับการใช้งานในแผนข้อเสนอแนะนี้มีไว้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจมีการเปลี่ยนแปลงในแต่ละครั้งที่คุณสร้างการคาดการณ์ 3 1 ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ Absolute ค่าความเบี่ยงเบน MAD คือค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์หรือความสำคัญของความเบี่ยงเบนหรือความผิดพลาดระหว่างข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ MAD เป็นมาตรวัดขนาดเฉลี่ยของข้อผิดพลาดที่คาดว่าจะได้รับตามวิธีคาดการณ์และประวัติข้อมูลเนื่องจากค่าสัมบูรณ์ถูกใช้ใน คำนวณข้อผิดพลาดในเชิงบวกไม่ลบข้อผิดพลาดเชิงลบเมื่อเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์หลายวิธีที่มี MA น้อยที่สุด D เป็นความน่าเชื่อถือมากที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์นั้นในช่วงการระงับที่เมื่อการคาดการณ์เป็นกลางและมีข้อผิดพลาดกระจายอยู่ทั่วไปความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายมีอยู่ระหว่าง MAD และสองมาตรการทั่วไปอื่น ๆ ของการแจกจ่ายซึ่งเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ Mean Squared Error ตัวอย่างเช่น MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the fore cast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.