Book.od.ua Книги для вашего бизнеса



Одесская библиотека бизнес литературы
полезные книги для бизнеса

2.5. Скользящие средние

Вы уже наверняка поняли основную концепцию скользящих средних из предыдущего материала книги. Главная идея этого метода заключается в нивелировании шума за счет усреднения и в освобождении от него основного сигнала (тенденций, не подверженных влиянию случайных ошибок). Слово "средние" в этом термине используется потому, что данные нескольких последовательных периодов наблюдений усредняются (например, объемы продаж за январь, февраль и март). Слово "скользящий" входит в этот термин потому, что период усреднения движется по шкале времени (к примеру, первое значение формируется усреднением показателей за январь, февраль и март, второе - за февраль, март и апрель и т.д.).
Период усреднения не обязательно должен включать в себя три наблюдения, он может состоять из двух, пяти или любого другого количества последовательных наблюдений. (В главе 13 мы исследуем влияние изменения периода усреднения на точность прогноза.)
Переменная предиката
Этот термин, в основном, используется в регрессионных методах прогнозирования. Переменная предиката используется для оценки прогнозируемого значения другой пе­ременной. К примеру, вы можете обнаружить взаимосвязь между ценой за единицу това­ра и объемом продаж. При этом, если вы знаете, какую цену компания собирается ис­пользовать в следующем периоде, то сможете с помощью этой взаимосвязи оценить бу­дущий объем продаж. В данном примере переменной предиката являлась цена товара.
Регрессия
Если вы используете регрессионный подход к прогнозированию, значит, вы обнару­жили какую-то взаимосвязь между объемом продаж и какой-либо одной или несколькими переменными предиката (см. предыдущий раздел). Эта взаимосвязь, наряду с вашими знаниями о значениях переменных предикатов в следующих периодах, и позволяет создать прогноз.
Вы спросите, как узнать будущие значения предикатов? Если в качестве предиката используется цена товара, свяжитесь с отделом сбыта и узнайте, какую цену они плани­руют получить за единицу товара в следующих трех-четырех кварталах. Другой подход еще более прост: в нем в качестве предиката используются номера месяцев. Если базовый набор данных заканчивается ноябрем 2005 года, то даже ребенок сможет предсказать следующее значение периода. 
Сезонность
В течение года значения в базовом наборе данных могут увеличиваться и уменьшаться на основе сезонных признаков. К примеру, вы можете иметь дело с продукцией, которая хорошо продается в теплый период года и спрос на которую падает в холодный. Если одна и та же модель наблюдается в течение нескольких лет, значит, вы столкнулись с явлением сезонности. Знание этого факта вы можете взять на вооружение для повышения точности прогнозов.
Тренд
Трендом называют стабильную тенденцию в изменении значений базового набора данных, наблюдаемую в течение нескольких периодов времени. Повышательный тренд - хорошая новость для торговых представителей и отдела продаж (как и, собственно, для всей компании). В то же время понижательный тренд свидетельствует о наличии нездоровых тенденций и необходимости принятия решений, иногда весьма болезненных. Независимо от направленности тренда, само его существование может вызвать проблемы в составлении прогнозов, однако с ними можно справиться. Этой теме будет посвящена глава 17.


Понравился материал? Поделитесь с друзьями!

<< Предыдущая статьяСледующая статья >>
2.4. Базовый набор данных 2.6. Понятие базового набора данных





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