Salg Prognoser Bevegelse Gjennomsnittet Metoden

Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje antar vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser, men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen fortsetter vi med begynner i begynnelsen og begynner å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at din lærer ville forutsi for din neste test score. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til din fr Jeg og foreldrene mine, de og din lærer, er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i det 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og finne ut at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si, vel, så langt du har fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre en mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene er faktiske Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen og poengsummen din er egentlig en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du pattern. Now, forhåpentligvis kan du se mønsteret som tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende seksjon fra et regneark Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til og med C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon igjen, jeg har med d de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er brukt til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som går i gjennomsnitt, vil prognosen ved første forsinkelse oppstå i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. movende gjennomsnitt. Mengden av tidsserier data observasjoner like fordelt i tid fra flere påfølgende perioder Kalt flytting fordi det kontinuerlig rekomputeres når nye data blir tilgjengelig, utvikler den ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien For eksempel Flytende gjennomsnitt på seks måneders salg kan beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, mars til august osv. Flytte gjennomsnitt 1 redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, 2 forbedre passformen til en linje en prosess kalt utjevning for å vise datas trend mer c learly og 3 markere noen verdi over eller under trenden. Hvis du beregner noe med svært høy varians, er det beste du kanskje kan gjøre å finne ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ville vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som forandrer seg ofte, er det best du kan gjøre å beregne den glidende gjennomsnittlige eksponensielle utjevningen. Salgsprognoser Topp 9 Salgsforutsigelsesprognoser.8 Tidligere Salgshistorisk metode.9 Statistiske metoder.1 Jury of Executive Opinion. Denne metoden for salgsprognoser er den eldste En eller flere av lederne, som er erfarne og har god kjennskap til markedsfaktorene, utgjør forventet salg. Ledelsen er ansvarlig mens prognostiserer salgstall gjennom estimater og erfaringer Alle faktorer - internt og eksternt er tatt i betraktning Dette er en type komitétilnærming Denne metoden er enkel ettersom erfaringer og vurdering er samlet sammen ved å ta en salgsforespørselsfigur Hvis det er mange ledere, er de anslåtte i gjennomsnitt ved å tegne salgsprognosen. a Denne metoden er enkel og rask. b Detaljert informasjon er ikke nødvendig. c Det er økonomi. a Det er ikke basert på faktuelle data. b Det er vanskelig å treffe en endelig beslutning. c Mer eller mindre hviler metoden på gjetning, og kan føre til feil prognoser. d Det er vanskelig å bryte ned prognosene i produkter, markeder osv. 2 Salgsstyrke Opinion. Under denne metoden, er selgere eller mellommenn pålagt å utarbeide et estimat salg i deres respektive territorier i en gitt periode. Salgsmenn er i nær kontakt med forbrukerne og har god kunnskap om den fremtidige etterspørseldrenden. Således beregnes alle salgsmessige estimater, integrert, modifisert og et salgsmessig estimat dannet for hele markedet for den angitte perioden. en spesialisert kunnskap er utnyttet b Salgsmenn er sikre og ansvarlige for å møte kvoten fast. c Denne metoden letter å bryte ned når det gjelder produkter, territorier, kunder, selgere etc. En suksess avhenger av selgernes kompetanse. b Et bredt perspektiv er fraværende. c Estimeringen kan være uoppnåelig eller kan for lavt til prognosene ettersom selgerne kan være optimistiske eller pessimistiske.3 Testmarkedsføring Resultat. Under markedsprøvemetoden blir produkter introdusert i et begrenset geografisk område og resultatet blir studert Ta dette resultatet Som basis blir salgsforutsetningen gjort. Denne testen utføres som en prøve på forhåndstest for å forstå markedsresponsen. a Systemet er pålitelig som prognosen er basert på det faktiske resultatet. b Ledelsen kan forstå feilene og ta skritt for å rette opp. c Det er godt å introdusere nye produkter, i et nytt territorium etc. a Alle markedene er ikke homogene, men studiet er gjort på grunnlag av en del av et marked. b Det er en tidkrevende prosess.4 Forbrukerens kjøpsplan. Forbrukerne, som informasjonskilde, blir nærmet seg for å vite deres sannsynlige kjøp i løpet av perioden under et gitt sett av forhold. Denne metoden er egnet når det er få kunder. Denne typen av prognoser er generelt vedtatt for industrielle varer. Det er egnet for næringer som produserer kostbare varer til et begrenset antall kjøpere, grossister, forhandlere, potensielle forbrukere osv. En undersøkelse gjennomføres fra ansikt til ansikt eller undersøkelsesmetode. Det er fordi endringer er konstante mens Kjøperadferd og kjøpsbeslutninger endres ofte. En førstehåndsinformasjon er mulig. b Brukerens intensjon er kjent. en kundes forventning kan ikke måles nøyaktig. b Det er vanskelig å identifisere faktiske kjøpere. c Det er bra når brukerne er få, men ikke praktiske når forbrukerne er mange. d Langsiktig prognose er ikke mulig. e Systemet er kostbart. f Kjøperne kan endre sine kjøpsbeslutninger.5 Markedsfaktoranalyse. Et selskaps salg kan avhenge av adferd av visse markedsfaktorer. De viktigste faktorene som påvirker salget kan bestemmes. Ved å studere atferdene til faktorene, bør prognoser foretas. Korrelasjon er den statistiske analysen som analyserer graden av variasjon av to variabler i forhold til hverandre. Ordforholdet er viktig og indikerer at det er noen sammenheng mellom variablene under observasjon På samme måte er regresjonsanalyse en statistisk enhet, som hjelper oss å estimere eller forutsi de ukjente verdiene til en variabel fra de kjente verdiene til en annen variabel. For eksempel publiserer du en tekstbok på Banking, tilknyttet ulike universiteter. Den tillatte inntakskapasiteten til hvert og mediet gjennom hvilket studentene er undervist er kjent Er det en obligatorisk eller et valgfritt emne Ved å få alle disse detaljene og også ved å vurdere s Ales aktiviteter for salgsfremmende arbeid, kan du være i stand til å erklære de sannsynlige eksemplene som skal skrives ut. Nøkkelen til vellykket bruk av denne metoden ligger i valg av relevante markedsfaktorer. Minimering av antall markedsfaktorer er også viktig. Således er etterspørselsbeslutningen beslutningstakere må vurdere pris, konkurranser, reklame, disponeringsinntekt, kjøpevaner, forbruksvaner, forbrukerprisindeks, endring i befolkning etc. a Det er en lydmetode. b Markedsfaktor analyseres i detalj. b Det er tidkrevende. c Det er en kortsiktig prosess.6 Ekspertuttalelse. Mange typer konsulentfirmaer har inngått salgsområdet Konsulentbyrået har spesialiserte eksperter på respektive felt. Dette inkluderer forhandlere, fagforeninger osv. De kan gjennomføre markedsundersøkelser og ha klar - lagde statistiske data Bedrifter kan benytte seg av meninger fra slike eksperter Disse vurderingene kan analyseres nøye av selskapet og en god prognose er laget. en prognose er rask og rimelig. b Det blir mer nøyaktig. c Spesialisert kunnskap benyttes. a Det kan ikke være pålitelig. b Forsøkens vellykkede avhenger av kompetansen til eksperter. c Et bredt perspektiv kan mangle. 7 Økonomisk modellbygging. Dette er en matematisk tilnærming til studie og er en ideell måte å forutsi salg. Denne metoden er mer nyttig for markedsføring av varige varer. Det er i form av ligninger som representerer et sett med relasjoner mellom ulike etterspørselsbestemmende markedsfaktorer Ved å analysere markedsfaktorene uavhengig variabel og salgsavhengig variabel, forventes salget. Dette systemet er ikke helt avhengig av korrelasjonsanalyse. Det har stort omfang, men adopsjon av denne metoden avhenger av tilgjengeligheten av fullstendig informasjon. Markedsfaktorene som er mer nøyaktige, raskere og mindre kostbare kan velges for lydprognoser.8 Tidligere salg Historisk metode. Personlig vurdering av salgsforutsetninger kan fordelaktig suppleres med bruk av statistiske og kvantitative metoder. Tidligere salg er et godt grunnlag og på dette grunnlag fremtidig salg kan formuleres og prognose Ifølge Kirkpatrick, går dagens salgsaktivitet inn i morgen s salgsaktiviteter som er i fjor s salg utvides til i år s salg Denne tilnærmingen er å legge til eller trekke fra et sett prosentandel til salget i fjor s For ny industri og for nye produkter, er denne metoden ikke egnet. en enkel salgsandel. Under denne metoden er salgsforutsetningen gjort ved å bare legge til en flatt prosentandel av salget for å prognostisere salget som angitt nedenfor. Neste årsomsalg Nåværende årsalg Årets salg I fjor salg. or Nåværende salgsår 10 eller 5 av nåværende salg. b Tidsserieanalyse. En tidsserieanalyse er en statistisk metode for å studere historiske data. Det innebærer isolasjon av langtidstendens, konjunkturendringer, sesongvariasjoner og uregelmessige svingninger. Tidligere salgstall er tatt som base, analysert og tilpasset fremtidige trender. Tidligere poster og rapporter gjør at vi kan tolke informasjonen og prognose fremtidige trender og handelssyklus også. et nei gjetningsprosjekt skryter inn. b Metoden er enkel og rimelig. c Dette er en objektiv metode. Et marked er dynamisk vurderes ikke. b Det er ikke gjort bestemmelse om oppvekst og nedtur i salgsaktivitetene.9 Statistiske metoder. Statistiske metoder anses å være overlegne teknikker for salgsprognoser, fordi deres pålitelighet er høyere enn andre teknikker. ii Grafisk metode. iii Tidsserie Metode. en Freehand-metode. b Semi-gjennomsnittlig metode. c Flytte gjennomsnittlig metode. d Metode for minst firkant. iv Korrelasjonsmetode. v Regresjonsmetode. De ovennevnte statistiske metodene kan enkelt bli studert ved hjelp av en statistikkbok. I tillegg til det ovenfor kan følgende faktorer også vurderes.1 Tilgjengelighet av råvarer.2 Anleggets kapasitet.3 Regjeringspolitikk.4 Kjøpsvaner av forbrukerne.5 Moteforandringer.6 Distribusjonssystem.7 Finansiell kapasitet.8 Markedskonkurranse.9 Nasjonal inntektsføring.10 Salgsfremmende kampanjer.