Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle so positionieren, dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt wird, wo es wie folgt aussehen soll. Weighted Moving Average Forecasting Methoden: Vor - und Nachteile Hallo, LIEBE deine Post. Frage mich, ob du weiter rechnen könntest. Wir verwenden SAP. In ihm gibt es eine Auswahl, die du wählen kannst, bevor du deine Prognose namens Initialisierung ausführt. Wenn Sie diese Option überprüfen, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie im selben Zeitraum die Prognose ausführen und die Initialisierung nicht bestätigen. Ich kann nicht herausfinden, was die Initialisierung macht. Ich meine, mathmatisch. Welches Prognoseergebnis ist am besten zu speichern und zu verwenden. Die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Error, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen. Nicht sicher, ob Sie SAP verwenden. Hallo danke für die so genaue Weise zu gn. Danke Jaspreet Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Über Shmula Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody. Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry geholfen und andere reduzieren Kosten und verbessern die Kundenerfahrung. Er tut dies durch eine systematische Methode zur Erkennung von Schmerzpunkten, die den Kunden und das Geschäft beeinflussen, und ermutigt eine breite Beteiligung der Firmenpartner, ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte. Beginnen Sie mit kostenlosen Downloads Der einfachste Ansatz wäre, den Durchschnitt von Januar bis März zu nehmen und verwenden, um zu schätzen April8217s Umsatz: (129 134 122) 3 128.333 Daher, basierend auf den Verkauf von Januar bis März, prognostizieren Sie, dass der Umsatz im April Wird 128,333 sein. Sobald April8217 tatsächlichen Umsatz kommen, würden Sie dann berechnen die Prognose für Mai, diesmal mit Februar bis April. Sie müssen mit der Anzahl der Perioden übereinstimmen, die Sie für die gleitende durchschnittliche Prognose verwenden. Die Anzahl der Perioden, die Sie in Ihren gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden, sind willkürlich, Sie können nur zwei Perioden oder fünf oder sechs Perioden verwenden, was auch immer Sie Ihre Prognosen generieren möchten. Der obige Ansatz ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Manchmal, neuere Monate8217 Verkäufe können stärkere Einflussfaktoren des kommenden Monats8217s Verkäufe sein, also möchten Sie diesen näheren Monaten mehr Gewicht in Ihrem Vorhersagemodell geben. Dies ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Und genau wie die Anzahl der Perioden sind die Gewichte, die Sie zuordnen, rein willkürlich. Let8217s sagen, Sie wollten März8217s Umsatz 50 Gewicht, Februar8217s 30 Gewicht und Januar8217s 20. Dann wird Ihre Prognose für April 127.000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Einschränkungen von Moving Average Methoden Verschieben von Durchschnittswerten gelten als 8220smoothing8221 Prognose Technik. Weil du im Laufe der Zeit einen Durchschnitt nimmst, wirst du die Auswirkungen von unregelmäßigen Ereignissen innerhalb der Daten erweichen (oder glätten). Infolgedessen können die Effekte von Saisonalität, Geschäftszyklen und anderen zufälligen Ereignissen den Prognosefehler drastisch erhöhen. Werfen Sie einen Blick auf ein ganzes Jahr82s Wert von Daten, und vergleichen Sie einen 3-Periode gleitenden Durchschnitt und ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt: Beachten Sie, dass in diesem Fall, dass ich keine Prognosen, sondern eher zentriert die gleitenden Durchschnitte. Der erste dreimonatige gleitende Durchschnitt ist für Februar, und es8217s der Durchschnitt von Januar, Februar und März. Ich habe auch für den 5-Monats-Durchschnitt ähnlich gemacht. Nun werfen Sie einen Blick auf die folgende Tabelle: Was sehen Sie Ist nicht die dreimonatige gleitende durchschnittliche Serie viel glatter als die tatsächliche Verkaufsreihe Und wie wäre es mit dem fünfmonatigen gleitenden Durchschnitt It8217s noch glatter. Je mehr Perioden Sie in Ihrem gleitenden Durchschnitt verwenden, desto glatter Ihre Zeitreihe. Daher kann für die Prognose ein einfacher gleitender Durchschnitt nicht die genaueste Methode sein. Bewegliche durchschnittliche Methoden erweisen sich als sehr wertvoll, wenn Sie versuchen, die saisonalen, unregelmäßigen und zyklischen Komponenten einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden, wie Regression und ARIMA, zu extrahieren, und die Verwendung von gleitenden Durchschnitten bei der Zerlegung einer Zeitreihe wird später angesprochen in der Serie. Ermittlung der Genauigkeit eines Moving Average-Modells Im Allgemeinen möchten Sie eine Prognosemethode, die den kleinsten Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Ergebnissen hat. Eine der häufigsten Maßnahmen der Prognosegenauigkeit ist die Mean Absolute Deviation (MAD). In diesem Ansatz, für jede Periode in der Zeitreihe, für die Sie eine Prognose erstellt haben, nehmen Sie den absoluten Wert der Differenz zwischen diesem Zeitraum8217s tatsächlichen und prognostizierten Werten (die Abweichung). Dann beurteilen Sie diese absoluten Abweichungen und Sie erhalten ein Maß von MAD. MAD kann bei der Entscheidung über die Anzahl der Perioden, die Sie durchschnittlich, und und die Menge des Gewichts, die Sie auf jedem Zeitraum. Im Allgemeinen wählen Sie diejenige aus, die in der niedrigsten MAD resultiert. Hier ist ein Beispiel dafür, wie MAD berechnet wird: MAD ist einfach der Durchschnitt von 8, 1 und 3. Moving Averages: Recap Bei Verwendung von Moving Averages für die Prognose, erinnern Sie sich: Moving Averages können einfach oder gewichtet werden Die Anzahl der Perioden, die Sie für Ihre verwenden Durchschnittlich, und alle Gewichte, die Sie jedem zuordnen, sind streng willkürlich Bewegliche Durchschnitte glätten unregelmäßige Muster in Zeitreihendaten umso größer die Anzahl der Perioden, die für jeden Datenpunkt verwendet werden, desto größer ist der Glättungseffekt Wegen der Glättung, Prognose des nächsten Monats8217s Verkäufe auf der Grundlage der Die jüngsten Monate des Monats8217 können zu großen Abweichungen aufgrund von Saisonalität, zyklischen und unregelmäßigen Mustern in den Daten führen. Die Glättungsfähigkeit einer gleitenden Durchschnittsmethode kann bei der Zerlegung einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden nützlich sein. Nächste Woche: Exponentielle Glättung In der nächsten Woche8217s Vorhersage Freitag. Wir diskutieren exponentielle Glättungsmethoden, und Sie werden sehen, dass sie weit überlegen sind, um durchschnittliche Prognosemethoden zu bewegen. Immer noch don8217t wissen, warum unsere Prognose Freitag Beiträge erscheinen am Donnerstag Finden Sie heraus, bei: tinyurl26cm6ma Wie folgt: Post Navigation Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Ich hatte 2 Fragen: 1) Können Sie die zentrierte MA-Ansatz zu prognostizieren oder nur für die Beseitigung der Saisonalität 2) Wann Sie verwenden die einfache t (t-1t-2t-k) k MA, um einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, ist es möglich, mehr als 1 Periode voraus zu prognostizieren Ich denke, dann wäre Ihre Prognose einer der Punkte, die in die nächste füttern. Vielen Dank. Lieben Sie die Info und Ihre Erklärungen I8217m froh, dass Sie das Blog I8217m sicher, dass mehrere Analysten den zentrierten MA-Ansatz für die Prognose verwendet haben, aber ich persönlich würde nicht, da dieser Ansatz zu einem Verlust von Beobachtungen an beiden Enden führt. Das geht dann in deine zweite Frage. Im Allgemeinen wird einfaches MA verwendet, um nur einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, aber viele Analytiker 8211 und ich auch manchmal 8211 werden meine Ein-Periode voraus Prognose als einer der Eingänge in die zweite Periode voran verwenden. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die weitere in die Zukunft Sie versuchen zu prognostizieren, desto größer ist Ihr Risiko von Prognose Fehler. Aus diesem Grund empfehle ich nicht zentriert MA für die Prognose 8211 der Verlust von Beobachtungen am Ende bedeutet, auf Prognosen für die verlorenen Beobachtungen, sowie die Periode (s) voraus zu verlassen, so gibt es größere Chance auf Prognose Fehler. Leser: Sie sind eingeladen, auf diesem zu wiegen. Hast du irgendwelche Gedanken oder Anregungen zu diesem Brian, danke für deinen Kommentar und deine Komplimente auf dem Blog Nizza Initiative und nette Erklärung. It8217s sehr hilfreich Ich prognostiziere benutzerdefinierte Leiterplatten für einen Kunden, der keine Prognosen gibt. Ich habe den gleitenden Durchschnitt benutzt, aber es ist nicht sehr genau, wie die Branche auf und ab gehen kann. Wir sehen in der Mitte des Sommers bis zum Ende des Jahres, dass der Versand pcb8217s ist. Dann sehen wir zu Beginn des Jahres nach unten. Wie kann ich genauer mit meinen Daten Katrina sein, von dem, was du mir gesagt hast, es scheint, dass deine Leiterplattenverkäufe eine saisonale Komponente haben. Ich habe die Saisonalität in einigen der anderen Forecast Friday Beiträge. Ein anderer Ansatz, den du verwenden kannst, was ziemlich einfach ist, ist der Holt-Winters-Algorithmus, der die Saisonalität berücksichtigt. Hier finden Sie eine gute Erklärung hier. Seien Sie sicher zu bestimmen, ob Ihre saisonalen Muster sind multiplikativ oder additiv, weil der Algorithmus ist etwas anders für jeden. Wenn Sie Ihre monatlichen Daten aus wenigen Jahren aufzeichnen und sehen, dass die saisonalen Variationen zu den gleichen Zeiten der Jahre im Laufe des Jahres konstant zu sein scheinen, dann ist die Saisonalität additiv, wenn die saisonalen Variationen im Laufe der Zeit zu erhöhen scheinen, dann ist die Saisonalität Multiplikativ Die meisten saisonalen Zeitreihen werden multiplikativ sein. Wenn im Zweifel, multiplikativ annehmen. Viel Glück Hi da, Zwischen diesen Methoden:. Nave Vorhersage. Aktualisieren des Mittels Gleitender Durchschnitt der Länge k. Entweder gewichtet Bewegen Durchschnitt der Länge k OR Exponentielle Glättung Welches einer dieser Aktualisierungsmodelle empfehlen Sie mir, die Daten zu prognostizieren. Meiner Meinung nach denke ich an Moving Average. Aber ich weiß nicht, wie es klar und strukturiert ist Es hängt wirklich von der Menge und Qualität der Daten, die Sie haben und Ihre Prognose Horizont (langfristige, mittelfristig oder kurzfristig) Forecasting Sales, Inventory, Website Besucher, Und mehr Unterschiedliche Prognosemethoden in der Wirtschaft zur Verfügung stehen, um Entscheidungsfindung und Effizienz zu verbessern. Die Art der Prognosemethode, die verwendet werden soll, hängt von der Art der Daten und der Genauigkeit ab, die das Unternehmen sucht. Die gebräuchlichsten Business-Prognosemethoden umfassen Regressionsanalyse, gleitender Durchschnitt und Monte-Carlo-Simulation. Regressionsanalyse Regressionsanalyse ist ein statistisches Prognosemodell, das eine Variable basierend auf ihrer Beziehung zu einer anderen Variablen prognostiziert. Wenn zwei Variablen eine starke Beziehung haben, indem sie ihren Koeffizienten berechnet, dann kann eine Regressionsanalyse verwendet werden, um Vorhersagen zu machen. Während es von Hand berechnet werden kann, können Programme wie Microsoft Excel die Berechnung leicht durchführen. Klicken Sie zum Beispiel auf die Registerkarte Daten, wählen Sie die Schaltfläche Datenanalyse und klicken Sie dann auf die Regressionsoption. Bei der Berechnung einer Regressionsanalyse muss die Variable x variabel und y bestimmt werden. Die x-Variable repräsentiert die Daten, die zur Vorhersage verwendet werden. Zum Beispiel, wenn die Vorhersage der Anzahl der täglichen Umsatz basierte Anzahl der täglichen Website-Besucher, dann die Anzahl der täglichen Umsatz ist die y-Variable und die Website-Besucher ist die x-Variable. Wenn mehrere Variablen berücksichtigt werden müssen, um eine Vorhersage zu machen, dann sollte eine multiple Regressionsanalyse durchgeführt werden. Moving Average Die gleitende Durchschnittsmethode der Prognose ist besonders nützlich für Unternehmen, die Vorhersagen in Industrien machen wollen, die sich schnell verändern. Anstatt den Durchschnitt in einem festgelegten Zeitraum zu betrachten, sieht der gleitende Durchschnitt das Intervall der Zeit, von der sich jede Woche oder jeden Monat bewegt. Ein gemeinsamer Ansatz bei der Verwendung dieser Methode ist, indem sie den Durchschnitt der letzten drei Wochen, um die bevorstehende Woche zu prognostizieren. Es kann auch für monatlich oder vierteljährlich getan werden. Der Hauptnachteil dieser Methode für die Prognose ist, dass es nicht berücksichtigt saisonale Variationen oder Aufwärtstrend Trends. Zum Beispiel, wenn das Unternehmen einen vierteljährlichen gleitenden Durchschnitt und die Nachfrage in der Regel deutlich erhöht im 4. Quartal, dann wird der gleitende Durchschnitt viel zu niedrig sein. Es gibt eine Technik namens modifizierter gleitender Durchschnitt (MMA) oder der exponentielle gleitende Durchschnitt, in dem die Mängel der ursprünglichen Bewegungsdurchschnittsmethode aufgelöst werden. Monte-Carlo-Simulation Die Monte-Carlos-Simulation ist eine Prognosemethode, die Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage historischer Daten, Fachwissen oder Erfahrungen zur Vorhersage verwendet. Unternehmen können eine Reihe von möglichen Werten und die Wahrscheinlichkeit von jedem auftreten, und dann die Simulation berechnet, was wird wahrscheinlich passieren. Das Ergebnis des Modells wird aufgezeichnet und typischerweise hunderte Male wiederholt, wobei verschiedene zufällig ausgewählte Variablen verwendet werden. Da die Monte-Carlo-Simulationsmethode auf wiederholte Berechnungen angewiesen ist, ist es am effizientesten, einen Computer zu verwenden, anstatt dies von Hand zu versuchen. Computer-Software steht zur Verfügung, um diese Simulationen automatisch zu berechnen. Microsoft Excel kann auch verwendet werden, erfordert aber erweiterte Formeln, um das Modell einzurichten. Wenn das Modell auf Tausende von Datenreihen angewiesen ist, könnte es Microsoft Excel langsam oder einfrieren. Verwenden von verschiedenen Prognosemethoden im Geschäft Es gibt verschiedene Prognosemethoden im Geschäft für die Herstellung bestimmter Arten von Vorhersagen. Wenn das Unternehmen Vorhersagen einer Variablen auf der Grundlage eines anderen machen will, könnte eine Regressionsanalyse verwendet werden. Zum Beispiel, um Umsatz oder Werbeeinnahmen auf der Grundlage der Anzahl der Website-Besucher oder die Anzahl der Personen, die an einem Seminar auf der Grundlage, wie viele Mitglieder in dieser Stadt sind vorhersagen. Ein gleitender Durchschnitt wird am besten verwendet, wenn er Vorhersagen auf der Grundlage der Ergebnisse der jüngsten Vergangenheit machen will. Dies wird am häufigsten verwendet, um die Anzahl der Verkäufe vorherzusagen oder wenn das Inventar aufgefüllt werden soll. Die Monte-Carlo-Simulation prognostiziert, was in der Zukunft passieren wird, basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Ereignisse auftreten. Dies wird typischerweise für das Risikomanagement verwendet oder gesehen, wie sich eine Entscheidung auf die Leistung des Unternehmens auswirkt. Es gibt auch gemeinsame Umsatzvorhersage Formeln, die zusätzlich zu diesen Prognosemethoden verwendet werden können.
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