สี่ งวด ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

การคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยการแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านคอมพิวเตอร์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไป เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะไป มีการทดสอบสี่ครั้งในระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกคุณจะทำนายคะแนนทดสอบที่สองคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาได้อย่างไร สำหรับคะแนนการทดสอบถัดไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องคำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับคุณ iends และพ่อแม่พวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณ และตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่แยแสคาดว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองวิธีมีโอกาสมากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึง ไม่ว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีดังนั้น ไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณได้ปาร์ตี้น้อยและ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำ มากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริง การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เป็นอันดับแรกอันดับแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณที่จะคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณซึ่งเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลสองช่วงข้อมูล ว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคเรียนที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์ว่าคุณจะทำอะไรในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็น รูปแบบขณะนี้เราหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยน้องสาวที่ถูกแยกออกจากกันของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราแสดงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงโดยรายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้าย มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก exponential smoothing model I ve รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพราะเราจะใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ควรเป็นตอนนี้ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลที่ผ่านมาที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมไว้ d การคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-m เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-metric เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาขึ้น รหัสสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นโค้ดต่อไปนี้สังเกตว่าอินพุตเป็นจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการฟังก์ชั่น MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ HistoricalSize. For สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร มีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงตามราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงที่ระบุ สูงกว่าคือ 90 66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่งข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลเก่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลซึ่งเป็นที่ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักที่หนักกว่าให้กับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากเป็น m แร่ที่มีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตที่ผ่านมาผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มขึ้นเป็น 1 หรือ 100 ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายน้ำหนักจะกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบนราคาปิด ของ AAPL.3 การทำความเข้าใจเกี่ยวกับระดับและวิธีการคาดการณ์คุณสามารถสร้างรายละเอียดการคาดการณ์รายการเดี่ยวและการคาดการณ์สายผลิตภัณฑ์สรุปที่สะท้อนถึงรูปแบบความต้องการผลิตภัณฑ์ระบบจะวิเคราะห์ยอดขายในอดีตเพื่อคำนวณการคาดการณ์โดยใช้วิธีคาดการณ์ 12 วิธีการคาดการณ์ประกอบด้วยข้อมูลรายละเอียดที่ระดับรายการ และข้อมูลระดับที่สูงขึ้นเกี่ยวกับสาขาหรือ บริษัท ในภาพรวม 1.3 เกณฑ์การประเมินประสิทธิภาพการพยากรณ์ผลงานทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการเลือกตัวเลือกการประมวลผลและแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางอย่างทำได้ดีกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ระบุ ตั้งค่าวิธีการพยากรณ์อากาศที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสมกับผลิตภัณฑ์อื่นคุณอาจพบว่ามีการคาดคะเนไว้ ผลการค้นหาที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวัฏจักรชีวิตของผลิตภัณฑ์ยังคงเหมาะสมตลอดวงจรชีวิตคุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีในการประเมินประสิทธิภาพปัจจุบันของวิธีการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ POA. MEN การเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD ทั้งสองอย่างนี้ วิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานต้องใช้ข้อมูลการขายในอดีตสำหรับรอบระยะเวลาที่คุณระบุช่วงเวลานี้เรียกว่าช่วงเวลาการระงับหรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดข้อมูลในช่วงนี้ใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการแนะนำวิธีพยากรณ์ที่จะใช้ในการทำประมาณการต่อไปข้อเสนอแนะนี้ เป็นผลิตภัณฑ์เฉพาะสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์และสามารถเปลี่ยนจากรุ่นที่คาดการณ์หนึ่งไปเป็นรุ่นถัดไป 3 1 1 Best Fit ระบบแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดยใช้วิธีการคาดการณ์ที่เลือกไว้กับประวัติคำสั่งขายที่ผ่านมาและเปรียบเทียบการจำลองการคาดการณ์กับประวัติที่เกิดขึ้นจริง คุณสร้างการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดระบบจะเปรียบเทียบประวัติการสั่งขายที่เกิดขึ้นจริงกับการคาดการณ์ในช่วงเวลาที่กำหนดและค omputes วิธีการคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำแต่ละวิธีคาดการณ์ที่แตกต่างกันขายแล้วระบบแนะนำการคาดการณ์ที่ถูกต้องที่สุดเป็นแบบที่ดีที่สุดภาพนี้แสดงให้พอดีกับการคาดการณ์รูปที่ 3-1 ดีที่สุดพอดีคาดการณ์ระบบใช้ลำดับขั้นตอนนี้เพื่อตรวจสอบแบบที่ดีที่สุดใช้ แต่ละวิธีที่ระบุเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาการระงับการขายที่เกิดขึ้นจริงเพื่อคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลา holdout คำนวณ POA หรือ MAD เพื่อกำหนดวิธีการคาดการณ์ที่ตรงกับยอดขายจริงมากที่สุดในอดีตระบบใช้ POA หรือ MAD ตาม ในตัวเลือกการประมวลผลที่คุณเลือกแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดย POA ที่ใกล้เคียงกับ 100 เปอร์เซ็นต์มากกว่าหรือต่ำกว่าหรือ MAD ที่ใกล้เคียงกับศูนย์มากที่สุด 3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management ใช้วิธีการประมาณ 12 แบบพยากรณ์ปริมาณ และระบุว่าวิธีใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการคาดการณ์สถานการณ์ส่วนนี้กล่าวถึงวิธีการ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้ววิธีที่ 2 คำนวณ d ร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ววิธีที่ 3 ปีที่ผ่านมาถึงปีนี้วิธีที่ 4 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วิธีเชิงเส้นวิธีการ 6 การถดถอยต่ำสุดวิธีที่ 7 วิธีที่ 2 วิธีที่ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีที่ 9 ค่าถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยวิธีการเชิงเส้น 10 เชิงเส้น SmoothingMethod 11 Smoothing แบบ Exponential วิธีที่ 12 การระบุด้วย Smoothing กับ Trend และ Seasonality ระบุวิธีการที่คุณต้องการใช้ในตัวเลือกการประมวลผลสำหรับโปรแกรม Forecast Generation R34650 ส่วนใหญ่ของวิธีการเหล่านี้ให้การควบคุมที่ จำกัด เช่นน้ำหนักที่วางไว้ในประวัติศาสตร์ล่าสุด ข้อมูลหรือช่วงวันที่ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณสามารถระบุได้โดยคุณตัวอย่างในคู่มือระบุขั้นตอนการคำนวณสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งานให้ชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เหมือนกันตัวอย่างวิธีใน คู่มือใช้บางส่วนหรือทั้งหมดของชุดข้อมูลเหล่านี้ซึ่งเป็นข้อมูลที่ผ่านมาจากช่วงสองปีที่ผ่านมาการคาดการณ์ที่คาดการณ์จะเข้าสู่ปีหน้าข้อมูลประวัติการขายนี้ มีเสถียรภาพเมื่อมีการเพิ่มขึ้นของฤดูกาลในเดือนกรกฎาคมและธันวาคมลักษณะนี้เป็นลักษณะของผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่อาจใกล้หมดไป 3 2 1 วิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรเปอร์เซ็นต์สุดท้ายของปีที่ผ่านมาคูณระยะเวลาคาดการณ์แต่ละงวดโดย เปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงตามความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดและประวัติการขายหนึ่งปีวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสินค้าตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 1 1 ตัวอย่างวิธีที่ 1 ร้อยละ เมื่อเทียบกับปีที่แล้วเปอร์เซ็นต์ของสูตรปีที่ผ่านมาคูณกับยอดขายจากปีที่แล้วโดยปัจจัยที่คุณระบุและคาดการณ์ผลลัพธ์ในปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองผลกระทบของอัตราการเติบโตที่ระบุหรือเมื่อยอดขาย ประวัติมีองค์ประกอบตามฤดูกาลที่สำคัญข้อกำหนดของ Forecast ปัจจัยการคูณเช่นระบุตัวเลือกการประมวลผล 110 รายการเพื่อเพิ่มยอดขายในปีก่อนหน้า s ประวัติศาสตร์ประวัติโดย 10 percent. Required ประวัติการขายหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของแบบที่ดีที่สุดที่คุณระบุตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณ forecast. February ประมาณการเท่ากับ 117 1 1 128 7 ปัดเศษเป็น 129 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 115 1 1 126 5 ปัดเศษที่ 127.3 2 2 วิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์จากปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรคำนวณเปอร์เซ็นต์สุดท้ายของปีที่ผ่านมาเพื่อเปรียบเทียบยอดขายที่ผ่านมาของช่วงเวลาที่กำหนด เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อนระบบจะกำหนดเปอร์เซ็นต์เพิ่มหรือลดแล้วคูณด้วยแต่ละช่วงเวลาตามเปอร์เซ็นต์เพื่อกำหนดการคาดการณ์หากต้องการความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้จะต้องใช้จำนวนงวดของประวัติการสั่งขายบวกหนึ่งปี ของประวัติการขายวิธีการนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการในระยะสั้นสำหรับรายการตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 2 1 ตัวอย่างวิธีที่ 2 คำนวณร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว Calc สูตรเปอร์เซ็นต์ของปีที่ผ่านมาคูณกับยอดขายจากปีที่แล้วโดยใช้ปัจจัยที่คำนวณโดยระบบแล้วจึงคาดว่าผลลัพธ์ในปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ผลกระทบของการขยายอัตราการเติบโตล่าสุดของ a ในปีถัดไปโดยยังคงรักษารูปแบบตามฤดูกาลที่มีอยู่ในประวัติการขายข้อกำหนดของ Forecast ช่วงของประวัติการขายเพื่อใช้ในการคำนวณอัตราการเติบโตตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเปรียบเทียบประวัติการขายของล่าสุด สี่ปีที่สี่งวดเดียวกันของปีก่อนใช้อัตราส่วนที่คำนวณได้เพื่อให้ประมาณการสำหรับปีหน้าประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาการคาดการณ์ที่ดีที่สุด พอดีตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณการคาดการณ์ให้ n 4. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 117 0 9766 114 26 ที่ปัดเศษเป็น 114 uals 115 0 9766 112 31 ปัดเศษเป็น 112.3 2 3 วิธีที่ 3 ปีที่แล้วในปีนี้วิธีนี้ใช้ยอดขายในปีที่แล้วสำหรับการคาดการณ์ในปีหน้าตามความต้องการของประมาณการวิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดบวกหนึ่งปี ประวัติการสั่งซื้อสินค้าวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่มีระดับความต้องการหรือความต้องการตามฤดูกาลโดยไม่มีเทรนด์ 3 2 3 1 ตัวอย่างวิธีที่ 3 ปีที่แล้วในปีนี้ปีที่แล้วในปีนี้จะทำสำเนาข้อมูลการขายจากปีที่แล้ว ในปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองยอดขายในระดับปัจจุบันผลิตภัณฑ์นี้เติบโตเต็มที่และไม่มีแนวโน้มในระยะยาว แต่อาจมีรูปแบบความต้องการตามฤดูกาลที่สำคัญขึ้นข้อกำหนดของ Forecast None. Readed sales history หนึ่งปีสำหรับ การคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาประสิทธิภาพการคาดการณ์ของแบบที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์มกราคมเท่ากับเดือนมกราคมของปีที่แล้วด้วย ค่าคาดการณ์ของ 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับเดือนกุมภาพันธ์ของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 117 เดือนคาดว่าจะเท่ากับเดือนมีนาคมของปีก่อนที่คาดการณ์ไว้ที่ 115.3 2 4 วิธีที่ 4 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย จำนวนงวดที่ระบุในช่วงเวลาถัดไปคุณควรคำนวณใหม่เป็นประจำทุกเดือนหรืออย่างน้อยไตรมาสเพื่อสะท้อนระดับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปการคาดการณ์ความต้องการวิธีนี้ต้องการจำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนงวดของประวัติการสั่งขาย จะเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่โดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 4 1 ตัวอย่างวิธีที่ 4 การเคลื่อนย้าย Average. Moving Average MA เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมสำหรับการเฉลี่ยผลการประวัติการขายล่าสุดเพื่อหาประมาณการสำหรับระยะสั้น หลังคาดการณ์แนวโน้มอคติและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์จัดแสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือรูปแบบตามฤดูกาลวิธีการนี้ทำงานได้ดีขึ้นสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของ matur e มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิตข้อกำหนดของ Forecast n เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อใช้ล่าสุด สี่งวดเป็นพื้นฐานสำหรับการคาดการณ์ในช่วงเวลาถัดไปค่าขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายมากขึ้นส่งผลให้มีการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่ช้ารับรู้การเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขายตรงกันข้ามค่าขนาดเล็กสำหรับ n เช่น 3 เร็วขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางว่าการผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบประวัติการขายที่ต้องการ n บวกจำนวนระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของ ตารางที่ดีที่สุดคือตารางประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 114 119 137 125 4 123 75 โค้งไป 124 การคาดการณ์ของรัฐบาลกลางเท่ากับ 119 137 125 124 4 126 25 รวมเป็น 126.3 2 วิธีการนี้ใช้สูตร Linear Approximation เพื่อคำนวณแนวโน้มจากจำนวนงวดของประวัติการสั่งขายและเพื่อคาดการณ์แนวโน้มนี้กับการคาดการณ์คุณควรคำนวณแนวโน้มรายเดือนเพื่อตรวจหาการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มวิธีการนี้ต้องใช้ จำนวนของระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดรวมทั้งจำนวนของระยะเวลาที่กำหนดของประวัติการสั่งซื้อคำแนะนำวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่หรือผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มในเชิงบวกหรือเชิงลบอย่างสม่ำเสมอซึ่งไม่ได้เกิดจากความผันผวนตามฤดูกาล 3 2 5 1 ตัวอย่างวิธีที่ 5 การประมาณค่าเส้นตรงการคำนวณโดยประมาณจะคำนวณจากจุดขายสองจุดข้อมูลการขายจุดที่สองกำหนดเส้นแนวโน้มตรงที่คาดการณ์ไว้ในอนาคตใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ในระยะยาวจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเพียงจุดข้อมูลสองจุด รายละเอียดข้อกำหนดของ Forecast n เท่ากับจุดข้อมูลในประวัติการขายที่เปรียบเทียบกับจุดข้อมูลล่าสุดเพื่อระบุแนวโน้มสำหรับอดีต ให้ระบุ n 4 เพื่อใช้ความแตกต่างระหว่างข้อมูลล่าสุดเดือนธันวาคมและช่วงเดือนสิงหาคมสี่ก่อนเดือนธันวาคมเป็นเกณฑ์ในการคำนวณแนวโน้มต้องมีประวัติการขายที่ต้องการ n บวก 1 บวกระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาคาดการณ์ ของที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์เดือนมกราคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 1 2 139. การคาดการณ์เดือนธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 2 2 141 การคาดการณ์ในเดือนธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มที่เท่ากับ 137 3 2 143.3 2 6 วิธีที่ 6 การถดถอยของเศษน้อยที่สุดวิธีการถดถอยต่ำสุด LSR มีสมการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเส้นตรงระหว่างข้อมูลการขายในอดีตกับระยะเวลาที่ LSR พอดีกับเส้นที่เลือกช่วงของข้อมูล เพื่อให้ผลรวมของสี่เหลี่ยมของความแตกต่างระหว่างจุดขายที่เกิดขึ้นจริงและเส้นการถดถอยจะลดลงการคาดการณ์คือการประมาณการของเส้นตรงนี้เป็น t อนาคตของเขาวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับรอบระยะเวลาที่แสดงด้วยจำนวนรอบระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนข้อมูลที่ระบุในช่วงเวลาที่ผ่านมาข้อกำหนดขั้นต่ำคือจุดข้อมูลสองจุดที่ผ่านมาวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการเมื่อมีแนวโน้มเป็นเส้นตรง ในข้อมูล 3 2 6 1 ตัวอย่างวิธีที่ 6 การถดถอยสแควร์ต่ำสุดการถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยต่ำสุด LSR เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการระบุแนวโน้มเชิงเส้นในข้อมูลการขายในอดีตวิธีคำนวณค่าสำหรับ a และ b ที่จะใช้ ในสมการสมการนี้อธิบายถึงเส้นตรงโดยที่ Y แทนยอดขายและ X หมายถึงการถดถอยเชิงเส้นแบบช้าการรับรู้จุดหักเหและการเปลี่ยนฟังก์ชันขั้นตอนในความต้องการการถดถอยเชิงเส้นตรงกับเส้นตรงกับข้อมูลแม้ว่าข้อมูลจะเป็นตามฤดูกาลหรือ อธิบายได้ดีขึ้นโดยเส้นโค้งเมื่อข้อมูลประวัติการขายเป็นไปตามเส้นโค้งหรือมีรูปแบบตามฤดูกาลที่แข็งแกร่งจะมีการคาดการณ์เกี่ยวกับการคาดการณ์และข้อผิดพลาดที่เป็นระบบข้อมูลจำเพาะของ Forecast n เท่ากับ เขามีประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณค่าสำหรับ a และ b ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ประวัติตั้งแต่เดือนกันยายนถึงธันวาคมเป็นเกณฑ์ในการคำนวณเมื่อมีข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่า n เช่น n 24 ปกติ LSR จะกำหนดบรรทัดให้น้อยที่สุดเท่าที่สองจุดข้อมูลตัวอย่างเช่นค่าเล็ก ๆ สำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นต้องใช้ในการตรวจสอบผลการขายประวัติการขายที่จำเป็น n รอบระยะเวลาบวกกับจำนวนครั้ง ระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ของภาครัฐเท่ากับ 119 5 7 2 3 135 6 ปัดเศษเป็น 136.3 2 7 วิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองเมื่อต้องการคาดการณ์, วิธีนี้ใช้สูตรการประมาณระดับปริญญาที่สองเพื่อสร้างเส้นโค้งขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายวิธีนี้ต้องใช้จำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนงวดของใบสั่งขายที่มากที่สุด ry times three วิธีนี้ไม่เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับระยะยาวระยะยาว 3 2 7 1 ตัวอย่างวิธีที่ 7 การประมาณค่าระดับที่สองการถดถอยเชิงเส้นกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรพยากรณ์ Y ab X โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เหมาะสม เส้นตรงกับข้อมูลประวัติการขายการประมาณระดับที่สองคล้ายกัน แต่วิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ในสูตรคาดการณ์นี้วัตถุประสงค์ของวิธีนี้คือให้พอดีกับเส้นโค้งกับข้อมูลประวัติการขายวิธีนี้มีประโยชน์ เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ในช่วงการเปลี่ยนระหว่างรอบชีวิตตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจากช่วงแนะนำสู่ขั้นตอนการเจริญเติบโตแนวโน้มการขายอาจเพิ่มขึ้นเนื่องจากคำสั่งซื้อลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถเข้าใกล้อินฟินิตี้ได้อย่างรวดเร็วหรือลดลงเป็นศูนย์ขึ้นอยู่กับว่า ค่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบวิธีนี้มีประโยชน์เฉพาะในระยะเวลาสั้น ๆ ข้อกำหนดของ Forecast สูตรหา a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งตรงกับจุดสามจุด n ระบุจำนวนรอบระยะเวลา s ของข้อมูลที่จะสะสมในแต่ละสามจุดในตัวอย่างนี้ n 3 ข้อมูลการขายจริงสำหรับเดือนเมษายนถึงเดือนมิถุนายนจะรวมกันเป็นจุดแรก Q1 กรกฎาคมถึงกันยายนจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Q2 และตุลาคมถึงธันวาคมรวมถึง Q3 โค้งจะพอดีกับสามค่า Q1, Q2 และ Q3 ประวัติการขายที่ต้องการ 3 n งวดสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ใน การคาดการณ์ Q0 ม. ค. ก. พ. มี.ค. 56 เม. ย. มิ.ย. มิ.ย. ซึ่งเท่ากับ 125 122 137 384.Q2 ก. ค. ส. ค. ส. ค. ซึ่งเท่ากับ 140 129 131 400.Q3 ต. ค. พ. ย. ธ. ค. ซึ่งเท่ากับ 114 119 137 370 ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ทั้งสามแบบ a. , b และ c ที่จะใช้ในสูตรพยากรณ์ Y ab X c X 2. Q1, Q2 และ Q3 จะถูกนำเสนอบนภาพกราฟฟิกซึ่งเวลาจะถูกวางลงบนแกนแนวนอน Q1 หมายถึงยอดขายรวมในเดือนเมษายนพฤษภาคมและ มิถุนายนและวางแผนที่ X 1 Q2 ตรงกับเดือนกรกฎาคม กันยายน Q3 เดือนตุลาคมถึงธันวาคมและ Q4 หมายถึงเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมภาพนี้แสดงให้เห็นการวางแผน Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณองศาที่สองรูปที่ 3-2 พล็อต Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณปริญญาที่สอง สามสมการอธิบายสามจุดบนกราฟ 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 วิธีนี้ต้องใช้ระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนของช่วงเวลาของข้อมูลการขายที่ระบุไว้วิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการแนวโน้มตามแผน 3 2 8 1 ตัวอย่างวิธีที่ 8 วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีการยืดหยุ่นร้อยละกว่า n เดือนก่อนมีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้วทั้งสองวิธีคูณยอดขายจากช่วงเวลาก่อนหน้าโดยใช้ปัจจัยที่กำหนดโดยคุณจากนั้นจึงคาดการณ์ผลที่ตามมาในอนาคต ในปีที่ผ่านมาวิธีการประมาณการขึ้นอยู่กับข้อมูลจากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนนอกจากนี้คุณยังสามารถใช้วิธีการแบบยืดหยุ่นเพื่อระบุช่วงเวลานอกเหนือจากช่วงเวลาเดียวกันในลา ปีที่จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณปัจจัยการขยายตัวตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายก่อนหน้านี้โดย 10 เปอร์เซ็นต์ระยะเวลาตามตัวอย่างเช่น n 4 เป็นสาเหตุให้การคาดการณ์ครั้งแรกขึ้นอยู่กับข้อมูลการขาย 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 ที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลระบบใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่อชั่งน้ำหนักข้อมูลในช่วงตั้งแต่น้ำหนักแรกสุดไปจนถึงน้ำหนักสุดท้ายที่สุดจากนั้นระบบจะจัดทำข้อมูลนี้ในแต่ละช่วงเวลาในการคาดการณ์ ต้องใช้พอดีเดือนที่ดีที่สุดพร้อมกับประวัติการสั่งขายสำหรับจำนวนงวดที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 3 2 10 1 ตัวอย่างวิธีการ 10 การปรับ Linear วิธีนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 9, WMA อย่างไรก็ตามแทนที่จะกำหนดโดยพลการ น้ำหนักข้อมูลทางประวัติศาสตร์สูตรจะใช้ เพื่อกำหนดน้ำหนักที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1 00 วิธีคำนวณน้ำหนักถัวเฉลี่ยของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นเช่นเดียวกับเทคนิคการคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเชิงเส้นการพยากรณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อมีประวัติการขายผลิตภัณฑ์ 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 to the forecast for the previous period Values for alpha range from 0 to 1 and usually fall between 0 1 and 0 4 The sum of the weights is 1 00 1 1.You should assign a value for the smoothing constant, alpha If you do not assign a value for the smoothing constant, the system calculates an assumed value that is based on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for n n 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of on e another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section pr ovides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MA D is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. 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.