อัตราส่วน การ เคลื่อนไหว เฉลี่ย วิธี ตัวอย่างเช่น

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 ช่วงที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจริง MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาความปลอดภัย โดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วันสัปดาห์ที่ 1 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันโดยเฉลี่ยจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลครั้งแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาระยะเวลาที่ยาวสำหรับ MA, ยิ่งล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้ากว่า MA 20 วันเพราะ จะมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การซื้อขายโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าหุ้นมีการซื้อขายพันธบัตรระยะยาว 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อมีค่าเฉลี่ย 2 ค่า ข้าม MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการข้ามตัวรั้นซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามเหนือระยะยาว MA ลดลง โมเมนตัมจะได้รับการยืนยันโดย Crossover หยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่าระยะยาว MA.3 การทำความเข้าใจเกี่ยวกับระดับและวิธีการพยากรณ์อากาศคุณสามารถสร้างการคาดการณ์รายละเีอียดแต่ละรายการและการคาดการณ์สายผลิตภัณฑ์โดยสรุปที่สะท้อนถึงรูปแบบความต้องการผลิตภัณฑ์ ระบบวิเคราะห์ยอดขายในอดีตเพื่อคำนวณการคาดการณ์โดยใช้วิธีพยากรณ์ 12 วิธีการคาดการณ์ ได้แก่ ข้อมูลรายละเอียดที่ระดับรายการและข้อมูลระดับสูงขึ้นเกี่ยวกับ Branc h หรือ บริษัท ในภาพรวม 1.3 เกณฑ์การประเมินการพยากรณ์ผลการดำเนินงาน (Forecast Performance Evaluation Criteria) ขึ้นอยู่กับการเลือกตัวเลือกการประมวลผลและแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางวิธีมีประสิทธิภาพดีกว่าข้อมูลอื่น ๆ สำหรับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่กำหนดวิธีการคาดการณ์ เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นคุณอาจพบว่าวิธีการคาดการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ยังคงเหมาะสมตลอดทั้งวงจรชีวิตคุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีเพื่อประเมินประสิทธิภาพปัจจุบันของ วิธีการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์ของความถูกต้อง POA. Mean การเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD ทั้งสองวิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลการขายที่ผ่านมาสำหรับช่วงเวลาที่คุณระบุช่วงเวลานี้เรียกว่าระยะเวลา holdout หรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดข้อมูลในช่วงนี้ใช้เป็น พื้นฐานสำหรับการแนะนำวิธีการพยากรณ์ที่จะใช้ในการทำประมาณการต่อไปข้อเสนอแนะนี้มีความเฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละโครงการ ผลิตภัณฑ์และสามารถเปลี่ยนจากการคาดการณ์หนึ่งไปอีก 3 1 1 Best Fit ระบบแนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดยการใช้วิธีการคาดการณ์ที่เลือกไปยังประวัติการสั่งขายที่ผ่านมาและเปรียบเทียบการคาดการณ์การคาดการณ์กับประวัติที่เป็นจริงเมื่อคุณสร้างสิ่งที่ดีที่สุด พอดีคาดการณ์ระบบเปรียบเทียบประวัติการสั่งซื้อที่เกิดขึ้นจริงกับการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงและคำนวณว่าวิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันแต่ละวิธีทำนายยอดขายจากนั้นระบบจะแนะนำการคาดการณ์ที่ถูกต้องที่สุดให้พอดีที่สุดภาพนี้แสดงการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดรูปที่ 3-1 การคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดระบบจะใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดโดยใช้วิธีการที่ระบุแต่ละแบบเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาการระงับชั่วคราวเพื่อให้ได้ยอดขายตามจริงในการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับการคำนวณ POA หรือ MAD เพื่อกำหนดว่าการคาดการณ์ใด ใกล้เคียงกับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงในอดีตระบบจะใช้ POA หรือ MAD ตามตัวเลือกการประมวลผลที่คุณเลือก ct แนะนำการคาดการณ์พอดีที่ดีที่สุดโดย POA ที่ใกล้เคียงกับ 100 เปอร์เซ็นต์มากกว่าหรือต่ำกว่าหรือ MAD ที่ใกล้เคียงกับศูนย์มากที่สุด 3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management ใช้ 12 วิธีในการพยากรณ์ปริมาณและระบุว่าวิธีใดที่ 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 ตัวอย่างเช่นน้ำหนักที่วางไว้ในข้อมูลที่ผ่านมาหรือช่วงวันที่ของข้อมูลประวัติย้อนหลัง t ใช้ในการคำนวณสามารถระบุได้โดยคุณตัวอย่างในคู่มือระบุขั้นตอนการคำนวณสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งานให้ชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เหมือนกันตัวอย่างวิธีการในคู่มือการใช้งานบางส่วนหรือทั้งหมดของข้อมูลเหล่านี้ ซึ่งเป็นข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากสองปีที่ผ่านมาการคาดการณ์ที่คาดการณ์จะเข้าสู่ปีหน้าข้อมูลประวัติการขายนี้มีเสถียรภาพโดยมีการเพิ่มขึ้นของฤดูกาลในเดือนกรกฎาคมและธันวาคมซึ่งเป็นลักษณะของผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่อาจลุกลามไปถึงปัจจุบัน 3 2 1 วิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้ววิธีนี้ใช้สูตรเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์ของปีที่ผ่านมาในการคูณระยะเวลาคาดการณ์แต่ละช่วงโดยเพิ่มเปอร์เซ็นต์ที่ระบุหรือเพิ่มขึ้นตามความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดบวกกับประวัติการขายหนึ่งปี วิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับสินค้าตามฤดูกาลที่มีการเติบโตหรือลดลง 3 2 1 1 ตัวอย่างวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้วเปอร์เซ็นต์ที่มากกว่าสูตรปีที่แล้วคูณ ข้อมูลการขายจากปีที่แล้วโดยปัจจัยที่คุณระบุแล้วจึงคาดการณ์ผลลัพธ์ในปีหน้าวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการกำหนดงบประมาณเพื่อจำลองผลกระทบของอัตราการเติบโตที่ระบุหรือเมื่อประวัติการขายมีองค์ประกอบตามฤดูกาลอย่างมากข้อกำหนดในการคูณปัจจัยคูณ ตัวอย่างเช่นระบุ 110 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายปีก่อน ๆ 10 เปอร์เซ็นต์ประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุด ที่คุณระบุตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์การคำนวณการคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 117 1 1 128 7 ปัดเศษเป็น 129 การคาดการณ์ของภาครัฐเท่ากับ 115 1 1 126 5 ปัดเศษที่ 127.3 2 2 วิธีที่ 2 คำนวณเปอร์เซ็นต์ต่อปีที่ผ่านมาวิธีนี้ใช้ สูตรคำนวณเปอร์เซ็นต์เมื่อปีที่แล้วเพื่อเปรียบเทียบยอดขายที่ผ่านมาของงวดที่ระบุกับยอดขายจากงวดเดียวกันของปีที่ผ่านมาระบบกำหนด เพิ่มขึ้นหรือลดลงจากนั้นคูณด้วยแต่ละช่วงเวลาตามเปอร์เซ็นต์เพื่อกำหนดการคาดการณ์ความต้องการในการคาดการณ์วิธีนี้ต้องการจำนวนงวดของประวัติการสั่งขายรวมทั้งประวัติการขายหนึ่งปีวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการในระยะสั้น ฤดูกาลที่มีการเจริญเติบโตหรือลดลง 3 2 2 1 ตัวอย่างวิธีที่ 2 คำนวณร้อยละเมื่อเทียบกับปีที่แล้วร้อยละที่คำนวณได้จากสูตรปีที่แล้วคูณข้อมูลการขายจากปีที่แล้วโดยใช้ปัจจัยที่คำนวณโดยระบบแล้วจึงคำนวณผลลัพธ์ดังกล่าว สำหรับปีหน้าวิธีการนี้อาจเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ผลกระทบของการขยายอัตราการเติบโตของผลิตภัณฑ์ล่าสุดในปีหน้าโดยยังคงรักษารูปแบบตามฤดูกาลที่มีอยู่ในประวัติการขายข้อกำหนดของ Forecast ช่วงของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณอัตรา ของการเจริญเติบโตตัวอย่างเช่นระบุ n เท่ากับ 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อเปรียบเทียบประวัติการขายสำหรับช่วงสี่งวดล่าสุดกับช่วงเวลาสี่ช่วงเวลาเดียวกันของราคา pr Evious year ใช้อัตราส่วนที่คำนวณได้เพื่อทำประมาณการสำหรับปีหน้าประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติที่ใช้ใน การคาดคะเนการคำนวณให้ n 4. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 117 0 9766 114 26 ปัดเศษเป็น 114 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 115 0 9766 112 31 ปัดเศษเป็น 112.3 2 3 วิธีที่ 3 ปีที่แล้วในปีนี้วิธีนี้ใช้ยอดขายปีที่แล้วสำหรับปีถัดไป การคาดการณ์ความต้องการใช้วิธีนี้ต้องการจำนวนรอบระยะเวลาที่เหมาะสมมากที่สุดรวมถึงประวัติการสั่งซื้อที่มีระยะเวลาหนึ่งปีวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ผู้ใหญ่ที่มีระดับความต้องการหรือความต้องการตามฤดูกาลโดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 3 1 ตัวอย่างวิธี ปีที่ผ่านมาถึงปีนี้จะทำสำเนาข้อมูลการขายจากปีที่แล้วไปยังปีถัดไปวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์ในการจัดทำงบประมาณเพื่อจำลองยอดขายในระดับปัจจุบันผลิตภัณฑ์มีอายุครบกำหนดและ ไม่มีแนวโน้มในระยะยาว แต่รูปแบบความต้องการตามฤดูกาลที่สำคัญอาจมีอยู่ข้อกำหนดของ Forecast None ประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินช่วงเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุด ตารางเป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์การคำนวณการคาดการณ์มกราคมเท่ากับเดือนมกราคมของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 128. การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับเดือนกุมภาพันธ์ของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์เท่ากับ 117 เดือนคาดว่าจะเท่ากับเดือนมีนาคมของปีที่แล้วโดยมีค่าคาดการณ์ที่ 115.3 2 4 วิธีที่ 4 การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยวิธีการนี้ใช้สูตร Average Moving เฉลี่ยจำนวนงวดที่ระบุในช่วงเวลาถัดไปคุณควรคำนวณใหม่เป็นประจำทุกเดือนหรืออย่างน้อยไตรมาสเพื่อให้สอดคล้องกับระดับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป จำนวนงวดที่พอดีกับจำนวนงวดของประวัติการสั่งขายวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่โดยไม่มีแนวโน้ม 3 2 4 1 ตัวอย่างวิธีที่ 4 การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ย MA เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมสำหรับการเฉลี่ยผลการประวัติการขายที่ผ่านมาเพื่อหาประมาณการในระยะสั้นวิธีการพยากรณ์ MA ล่าช้ากว่าคาดการณ์แนวโน้มการคาดการณ์และข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อการขายผลิตภัณฑ์ ประวัติการจัดแสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือรูปแบบตามฤดูกาลวิธีการนี้ใช้งานได้ดีสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวัฏจักรชีวิตข้อกำหนดของ Forecast n เท่ากับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคาดการณ์ การคำนวณตัวอย่างเช่นระบุ n 4 ในตัวเลือกการประมวลผลเพื่อใช้ช่วงสี่งวดล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการประมาณการในช่วงเวลาถัดไปมูลค่าขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นส่งผลให้มีการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่เป็น ช้าที่จะยอมรับการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขายในทางตรงกันข้ามค่าขนาดเล็กสำหรับ n เช่น 3 ได้เร็วขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขาย แต่การคาดการณ์อาจ ผันผวนอย่างกว้างขวางเพื่อให้การผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบประวัติการขายที่ต้องการ n บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่ดีที่สุดพอดีตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์เท่ากับ 114 119 137 125 4 123 75 rounded ถึง 124 การคาดการณ์ของตลาดเท่ากับ 119 137 125 124 4 126 25 คูณเป็น 126.3 2 5 วิธีที่ 5 วิธีประมาณเส้นตรงวิธีนี้ใช้สูตร Linear Approximation เพื่อคำนวณแนวโน้มจากจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการสั่งขายและ คาดการณ์แนวโน้มการคาดการณ์นี้คุณควรคำนวณแนวโน้มรายเดือนเพื่อตรวจหาการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มวิธีนี้ต้องใช้ระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดพร้อมกับระยะเวลาที่กำหนดของประวัติการสั่งขายวิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่หรือ ผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มในเชิงบวกหรือเชิงลบที่สอดคล้องกันซึ่งไม่ได้เกิดจากความผันผวนตามฤดูกาล 3 2 5 1 ตัวอย่างวิธีที่ 5 การประมาณค่าเชิงเส้นการคำนวณค่าประมาณใกล้เคียง แนวโน้มที่จะขึ้นอยู่กับสองจุดข้อมูลประวัติการขายจุดที่สองกำหนดเส้นแนวโน้มตรงที่คาดการณ์ไว้ในอนาคตใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ในระยะยาวจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ เพียงแค่สองจุดข้อมูลข้อกำหนดของฟอร์ซิสค์ n เท่ากับ จุดข้อมูลในประวัติการขายที่ถูกเปรียบเทียบกับจุดข้อมูลล่าสุดเพื่อระบุแนวโน้มตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ความแตกต่างระหว่างข้อมูลล่าสุดของเดือนธันวาคมและสิงหาคม 4 งวดก่อนเดือนธันวาคมเป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณแนวโน้มการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n ประวัติศาสตร์บวก 1 บวกจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ของพอดีที่ดีที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์การคาดการณ์เดือนมกราคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 1 2 139. การคาดการณ์กุมภาพันธ์ ธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 2 2 141 การคาดการณ์ในเดือนธันวาคมของปีที่ผ่านมา 1 แนวโน้มซึ่งเท่ากับ 137 3 2 143.3 2 6 วิธีที่ 6 การถดถอยต่ำสุด ion วิธีการถดถอยสแควร์น้อยที่สุดมีสมการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเส้นตรงระหว่างข้อมูลการขายในอดีตและระยะเวลา LSR พอดีกับเส้นที่เลือกช่วงของข้อมูลเพื่อให้ผลรวมของสี่เหลี่ยมของความแตกต่างระหว่างยอดขายจริง จุดข้อมูลและเส้นการถดถอยถูกลดลงการคาดการณ์คือการคาดการณ์ของเส้นตรงนี้ในอนาคตวิธีนี้ต้องใช้ประวัติข้อมูลการขายสำหรับช่วงเวลาที่แสดงด้วยจำนวนรอบระยะเวลาที่พอดีกับจำนวนข้อมูลที่ระบุในช่วงเวลาที่ผ่านมา ความต้องการเป็นสองจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์วิธีนี้เป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการเมื่อมีแนวโน้มเชิงเส้นอยู่ในข้อมูล 3 2 6 1 ตัวอย่างวิธีที่ 6 การถดถอยต่ำสุดการถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยต่ำสุด LSR เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการระบุ แนวโน้มเชิงเส้นในข้อมูลการขายในอดีตวิธีคำนวณค่าสำหรับ a และ b ที่จะใช้ในสูตรสมการนี้อธิบายเส้นตรงโดยที่ Y re แสดงการขายและ X หมายถึงการถดถอยเชิงเส้นเวลาช้ารับรู้จุดหักเหและขั้นตอนการทำงานกะในความต้องการการถดถอยเชิงเส้นตรงกับเส้นตรงกับข้อมูลแม้ว่าข้อมูลจะเป็นตามฤดูกาลหรืออธิบายได้ดีขึ้นโดยเส้นโค้งเมื่อข้อมูลประวัติการขายตามโค้งหรือ มีรูปแบบฤดูกาลที่แข็งแกร่งคาดการณ์อคติและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นข้อกำหนด Forecast n เท่ากับระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณค่าสำหรับ a และ b ตัวอย่างเช่นระบุ n 4 เพื่อใช้ประวัติตั้งแต่เดือนกันยายนถึงเดือนธันวาคมเป็น พื้นฐานสำหรับการคำนวณเมื่อข้อมูลมีอยู่ n ที่มีขนาดใหญ่กว่า n 24 จะถูกใช้โดยทั่วไป LSR กำหนดเส้นสำหรับจุดข้อมูลสองจุดตัวอย่างเช่นค่าเล็ก ๆ สำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่มี จำเป็นต้องใช้เพื่อยืนยันผลลัพธ์ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n ช่วงเวลาบวกกับจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้คือ hi ที่ใช้ในการคำนวณการคาดการณ์การคาดการณ์ของภาครัฐเท่ากับ 119 5 7 2 3 135 6 ปัดเศษเป็น 136.3 2 7 วิธีที่ 7 การประมาณระดับที่สองในการคาดการณ์โครงการนี้ใช้สูตรประมาณที่สองเพื่อคำนวณเส้นโค้งที่ขึ้นอยู่กับ จํานวนงวดของประวัติการขายวิธีนี้จําเปนตองจํานวนงวดที่พอดีกับจํานวนงวดของประวัติการสั่งขายครั้งที่ 3 วิธีนี้ไมมีประโยชนในการคาดการณ์ความตองการในระยะยาว 3 2 7 1 วิธีที่ 1 7 การประมาณค่าระดับการถดถอยเชิงเส้นกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรคาดการณ์ Y ab X โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลประวัติการขายการประมาณระดับที่สองคล้ายกัน แต่วิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ใน สูตรการคาดการณ์นี้วัตถุประสงค์ของวิธีนี้คือการพอดีกับเส้นโค้งไปยังข้อมูลประวัติการขายวิธีนี้เป็นประโยชน์เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ในช่วงการเปลี่ยนระหว่างรอบชีวิตตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจาก int การเติบโตขึ้นของแนวโน้มการขายอาจมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเนื่องจากลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถเข้าใกล้อินฟินิตี้ได้อย่างรวดเร็วหรือลดลงเป็นศูนย์ขึ้นอยู่กับว่าค่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบวิธีนี้มีประโยชน์เฉพาะในระยะสั้นเท่านั้นข้อกำหนดข้อกำหนดของ Forecast หา a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งตรงสามจุดคุณระบุ n จำนวนช่วงเวลาของข้อมูลที่สะสมเข้าแต่ละสามจุดในตัวอย่างนี้ n 3 ข้อมูลการขายจริงสำหรับเดือนเมษายนถึงมิถุนายนรวมกันเป็น จุดแรก Q1 กรกฎาคมถึงกันยายนจะรวมกันเพื่อสร้าง Q2 และตุลาคมถึงธันวาคมรวมถึง Q3 เส้นโค้งจะพอดีกับสามค่า Q1 Q2 และ Q3 ประวัติการขายที่ต้องการ 3 n รอบระยะเวลาในการคำนวณการคาดการณ์บวกหมายเลข ของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณคาดการณ์ Q0 ม. ค. ก. พ. มี.ค. q. เม. ย. พ. ค. มิ.ย. ซึ่งเท่ากับ 125 122 137 384.Q2 ก. ค. ส. ค. ก. ย. ที่ h 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 จะถูกนำเสนอบนภาพกราฟฟิกซึ่งเวลาที่วางแผนไว้บนแกนแนวนอน Q1 หมายถึงยอดขายรวมในเดือนเมษายนพฤษภาคมและมิถุนายนและวางแผนไว้ที่ X 1 Q2 ตรงกับเดือนกรกฎาคมถึงเดือนกันยายน Q3 ตรงกับเดือนตุลาคมถึงธันวาคมและ Q4 หมายถึงเดือนมกราคม จนถึงเดือนมีนาคมภาพนี้แสดงให้เห็นถึงการวางแผน Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณองศาที่สองรูปที่ 3-2 การพล็อต Q1, Q2, Q3 และ Q4 สำหรับการประมาณค่าองศาที่สองสมการสามตัวอธิบายจุดสามจุดบนกราฟ 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 มีการปัดเศษ 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 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 การคำนวณความเรียบง่ายวิธีการนี้คำนวณหาค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบซึ่งเป็นค่าประมาณที่แสดง 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 กำหนดค่าสำหรับการทำให้ราบเรียบค่าคงที่ระบบคำนวณค่าสันนิษฐานที่ขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือ ขนาดของยอดขายค่าสำหรับช่วงอัลฟ่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.n เท่ากับช่วงของข้อมูลประวัติการขายที่จะรวมไว้ในการคำนวณโดยทั่วไปข้อมูลประวัติการขายหนึ่งปีจะเพียงพอที่จะประมาณยอดขายทั่วไป สำหรับตัวอย่างนี้ค่าที่น้อยสำหรับ nn 4 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นต้องใช้เพื่อยืนยันผลลัพธ์ Exponential Smoothing สามารถสร้างการคาดการณ์ที่ขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงเล็กน้อยเดียวเท่านั้นต้องมีประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n บวกจำนวน ของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินระยะเวลาการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดตารางนี้เป็นประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณการคาดการณ์ 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. ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำหนึ่งปีบวกกับจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นในการประเมินระยะเวลาประสิทธิภาพการคาดการณ์ของแบบที่ดีที่สุดเมื่อสองปีหรือมากกว่าปีของข้อมูลที่มีอยู่ในระบบจะใช้ สองปีของข้อมูลในการคำนวณวิธีการ 12 ใช้สมการ Smoning Exponential และหนึ่งเฉลี่ยง่ายๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบแนวโน้มเรียบและดัชนีเฉลี่ยตามฤดูกาลเฉลี่ยเรียบเรียงเฉลี่ยชี้แจงเรียบชี้แนวโน้มเฉลี่ย index รูปที่ 3-3 ดัชนีเฉลี่ยฤดูกาลเฉลี่ย (Simple Average Seasonal Index) การคาดการณ์จะถูกคำนวณโดยใช้สมการสามสมการ 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 เป็นตัววัดความอคติในการคาดการณ์ ทั้งสองเทคนิคการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลประวัติการขายที่แท้จริงสำหรับช่วงเวลาที่ระบุโดยคุณช่วงเวลาของประวัติศาสตร์ที่ผ่านมาซึ่งใช้สำหรับการประเมินผลเรียกว่าระยะเวลาการระงับหรือระยะเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการวัดประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ระบบจะใช้ คาดการณ์สูตรเพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา holdout ประวัติศาสตร์ ข้อมูลการขายจริงและการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับชั่วคราวเมื่อคุณเลือกวิธีการคาดการณ์หลายรายการกระบวนการเดียวกันนี้เกิดขึ้นสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์หลายรายการจะถูกคำนวณสำหรับระยะเวลาการระงับและเปรียบเทียบกับประวัติการขายที่รู้จักกันในช่วงเวลาเดียวกันวิธีการคาดการณ์ที่สร้างขึ้น การแนะนำที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการคาดการณ์และยอดขายจริงในช่วงระยะเวลาการระงับข้อเสนอแนะสำหรับการใช้งานในแผนข้อเสนอแนะนี้มีไว้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจมีการเปลี่ยนแปลงในแต่ละครั้งที่คุณสร้างการคาดการณ์ 3 1 ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ Absolute ค่าความเบี่ยงเบน MAD คือค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์หรือความสำคัญของความเบี่ยงเบนหรือความผิดพลาดระหว่างข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ MAD เป็นมาตรวัดขนาดเฉลี่ยของข้อผิดพลาดที่คาดว่าจะได้รับตามวิธีคาดการณ์และประวัติข้อมูลเนื่องจากค่าสัมบูรณ์ถูกใช้ใน คำนวณข้อผิดพลาดในเชิงบวกไม่ลบข้อผิดพลาดเชิงลบเมื่อเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์หลายวิธีที่มี MA น้อยที่สุด 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.