Book.od.ua Книги для вашего бизнеса



Одесская библиотека бизнес литературы
полезные книги для бизнеса

Книга «Прогнозирование продаж в Excel»

3.5. Распознавание трендов и сезонности

Базовые наборы данных обычно имеют стационарный характер. Они, как правило, сосредоточиваются вокруг некоторого среднего значения, хотя точно его не придержи­ваются. Пример стационарного набора данных приведен на рис. 3.2.В то же время значения базовых наборов данных могут плавно подниматься вверх или опускаться вниз. Несмотря на наличие...

Читать далее >>

3.6. Сезонность

Числа в базовом наборе данных с явно выраженной сезонностью периодически увели­чиваются и уменьшаются. К примеру, существуют товары, реализация которых повышает­ся летом и падает зимой (например, ласты), и такие, которые продаются лучше в первом и третьем кварталах и хуже во втором и четвертом (например, школьные учебники).Сезонность...

Читать далее >>

4.1. Предсказание будущего: почему работает прогнозирование

Данные истории продаж многих базовых наборов имеют тенденцию к росту на ранних стадиях реализации продукции и к падению при продвижении технологий и моды вперед. Точность прогнозов повышается, если вы понимаете природу существующих трендов и нивелируете их влияние на базовый набор данных. Программа Excel предлагает ряд...

Читать далее >>

4.2. Смотрим на растущую и падающую прибыль

Одной из причин того, что люди, скептически относящиеся к прогнозам, так и остаются скептиками, лежит в том, что они не стремятся понять, как может случиться такое, чтобы данные о прошлом говорили что-нибудь о будущем.Давайте рассмотрим пример дождевых туч. Они не возникают на чистом небе вне­запно...

Читать далее >>

4.3. Тестирование на наличие трендов

Как проверить существование тренда? Если вы видите базовый набор данных, который медленно уходит вверх или вниз, то как определить, представляет он реальный тренд или просто случайную вариацию? Для ответа на этот вопрос нужно использовать вероятностные и статистические методы, при этом в них не придется углубляться...

Читать далее >>

4.4. Тестирование на наличие трендов. Продолжение.

2. Чтобы проверить факт случайности корреляции в другую ячейку (например, D4) введите формулу =D2/(1/KOPEHb (СЧЁТЗ (A2:A35)-1)) (в этой формуле предполагается, что вычисленная корреляция находится в ячейке D2 ).Эта формула вернет значение, называемое z-статистикой. Она говорит о том, где корреляция, указанная в ячейке D2 , лежит...

Читать далее >>

4.5. Поиск взаимосвязей в данных

Когда выполняется количественный прогноз (т.е. когда в качестве исходного материала используется числовой базовый набор данных, а не что-то типа экспертных оценок), поль­зователь ищет какие-либо взаимосвязи в данных. Предположим, что для прогноза вы соби­раетесь использовать метод регрессии и в своем распоряжении имеете несколько перемен­ных предикатов, одна...

Читать далее >>

4.6. Выбор предикатов

Одной из целей регрессионного подхода является экономичность - стремление ис­пользовать наименее возможное количество предикатов, если их используется боле од­ного. Предположим, что одним из предикатов является цена товара, а другим - количе­ство проданных экземпляров. Эти две переменные, как правило, тесно взаимосвязаны: чем ниже цена, тем больше...

Читать далее >>

4.7. Анализ взаимных корреляций

О чем говорит предварительный анализ полученных данных взаимных корреляций переменных (см. рис. 4.9)? Лично я вижу, что наивысшие значения корреляции с объемом продаж имеют номер периода времени (значение 0,56 , находящееся в ячейке B3 ) и сумма, выделенная на продвижение товара (значение 0,57, находящееся в...

Читать далее >>

5.1. Организация данных

Эта часть книги поможет вам подготовить данные к использованию в прогнозе. Для прогнозирования очень важно знать особенности то­варной линии, стратегии продаж компании, а также условий самого рынка. Не менее важно наличие правильно организованных истори­ческих данных, которые используются в количественном прогнози­ровании. Из этой части вы узнаете...

Читать далее >>

5.2. Зачем нужен порядок: скользящие средние

При создании прогноза методом скользящих средних усредняются значения нескольких последовательных периодов времени. В настоящей книге нас интересуют объемы продаж, однако с таким же успехом можно прогнозировать количество дорожных аварий. При этом вычисления проводятся в следующем порядке.  S Первое скользящее среднее получается усреднением значений за январь...

Читать далее >>

5.3. Зачем нужен порядок: экспоненциальное сглаживание

Идея, заложенная в методе экспоненциального сглаживания, во многом сходна с идеей скользящих средних. В обоих случаях прогноз на будущее строится на основе данных в прошлом. К примеру, скользящее среднее длиной три периода позволяет получить про­гноз на апрель, усредняя значения в январе, феврале и марте, или...

Читать далее >>

5.4. Значение периодов времени

Особое значение в задачах прогнозирования имеют два понятия.■S Базовый набор данных. Этот термин применяется к историческим данным, распро­страняющимся в прошлое на неопределенный промежуток времени и содержащим значения хотя бы одной переменной. Базовый набор данных может использовать любые единицы измерения. Как правило, в базовом наборе данных...

Читать далее >>

5.5. Выбор периода времени

Предположим, что необходимо создать прогноз на некоторый будущий период, к примеру на год. Именно здесь на сцену выходит необходимость принятия решения относительно периодов прогнозирования, а также соответствующие требования к исходным данным.Если базовый набор данных состоит из нескольких лет и при этом разбит на ежеме­сячные периоды...

Читать далее >>

5.6. Когда отсутствие данных вызывает неравнозначность периодов

При работе с прогнозами, основанными на методах скользящих средних и экспоненциального сглаживания, мы работаем с последовательными периодами времени. Несколько последовательных ежемесячных фактических данных могут позволить создать достоверный прогноз на следующий месяц, так как не разрывается зависимость между соседними месяцами. Если же данные хотя бы за...

Читать далее >>

6.1. Создание списков в Excel

Программа Excel не является системой управления базами данных, как Access, SQL Server или Oracle. Эта программа позволяет хранить данные, однако она не предназначена для хранения больших объемов данных и для организации связей между разными множествами данных.Данные в Excel можно хранить в определенной структуре, называемой списком...

Читать далее >>

6.2. Команда Список

В версии Excel 2003 в меню Данные (Data) содержится новая команда - Список (List). Она предлагает автоматизацию ряда полезных функций. После того как создан список, можно щелкнуть в любой его ячейке и выбрать в меню команду ДанныеОСписокО Создать список, в результате чего откроется диалоговое окно...

Читать далее >>

6.3. Прочие функции меню Список

В меню Список вы можете найти и три другие функции, которые могут ока­заться вам полезными. S Удаление рамки. Если для создания списка используется команда Создать список, вокруг него автоматически появляется рамка. Если при работе вне списка эту рамку вам видеть не хочется, выберите...

Читать далее >>

6.4. Фильтрация списков

Часто возникает необходимость в фильтрации списков, чтобы более пристально взглянуть на конкретные его записи. Программа Excel предлагает для этой задачи ряд средств. Одно из них позволяет выполнить фильтрацию быстро и просто, другое же тре­бует больших затрат времени, однако и возможностей фильтрации открывает больше.Использование функции АвтофильтрФункцию...

Читать далее >>

6.5. Использование расширенного фильтра

Если вы желаете полностью развязать себе руки при фильтрации списка, выберите в меню пункт ДанныеоФильтроРасширенный фильтр (DataoFilter^Advanced Filter). Откроется диалоговое окно, показанное на рис. 6.11. Диалоговое окно расширенного фильтра позволяет фильтровать список по более чем двум критериям. Однако для этого сами критерии нужно...

Читать далее >>

2
...




Убедительная просьба при использовании любых материалов Одесской электронной бизнес-библиотеки ставить активную ссылку на наш сайт. По всем вопросам касательно сайта пожалуйста пишите на почту
      Карта сайта