Moving Average Forecasting. Introduction Seperti yang Anda duga kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kita akan melanjutkan dengan Mulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average forecasts. Moving Average Forecasts Setiap orang mengetahui perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka percaya mereka Semua mahasiswa melakukannya sepanjang waktu Pikirkan skor tes Anda dalam kursus di mana Anda akan pergi ke Memiliki empat tes selama semester Mari s menganggap Anda mendapat 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda prediksikan untuk skor tes kedua Anda. Apa yang menurut Anda akan diprediksi oleh guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, perkiraan teman Anda mungkin akan memprediksi Untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua kerutan yang mungkin Anda lakukan pada fr Anda? Iends dan orang tua, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda mendapatkan sesuatu di area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan sendiri Dan bayangkan Anda bisa belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan jadi Anda mendapatkan skor 73. Sekarang, apa yang menjadi perhatian dan tidak peduli yang akan Anda hadapi akan Anda dapatkan pada tes ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan tanpa mempedulikan Apakah mereka akan membaginya dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, Orang ini selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Baiklah, jadi Sejauh ini Anda sudah mencapai usia 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang hal 73 78 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta dan tidak mengayunkan musang itu ke mana-mana dan jika Anda mulai melakukan Jauh lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Kedua perkiraan ini sebenarnya Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak adalah yang pertama yang menggunakan skor terakhir untuk meramalkan kinerja masa depan Anda Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga untuk alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah Semua orang, termasuk dirimu sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester ini dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga Anda melihat Pola. Sekarang, mudah-mudahan Anda bisa melihat pola yang Anda yakini yang paling akurat. Whistle Sementara Kami Bekerja Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir. Diwakili oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata bergerak tiga periode. Entri untuk sel C6 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Tidak seperti bagaimana rata-rata bergerak. Selama data historis terbaru namun menggunakan tepat tiga periode terbaru yang tersedia untuk setiap prediksi Anda juga harus memperhatikan bahwa kami tidak perlu membuat prediksi untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kami. Hal ini jelas berbeda dengan Model smoothing eksponensial Saya telah menyertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Kini saya ingin menyajikan hasil yang serupa untuk perkiraan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda Dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Tidak bagaimana sekarang hanya dua potongan data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya menyertakan D prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk kemudian digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting untuk diperhatikan. Untuk m-period moving average forecast hanya m nilai data terbaru yang digunakan untuk membuat prediksi Tidak ada hal lain yang diperlukan. . Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-periode, saat membuat prediksi sebelumnya, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata Sekarang kita perlu mengembangkannya. Kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel Kode berikut Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan susunan nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage Historis, NumberOfPeriods Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer. Menginisialisasi variabel Counter 1 Accumulation 0. Menentukan ukuran Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terbaru. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Kode ini akan dijelaskan di kelas Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya Seperti berikut. moving average. Mean data seri pengamatan waktu sama spasi dalam waktu dari beberapa periode berturut-turut Dipanggil bergerak karena terus dihitung sebagai data baru tersedia, itu berlangsung dengan menjatuhkan nilai awal dan menambahkan nilai terbaru Misalnya, Rata-rata bergerak dari penjualan enam bulan dapat dihitung dengan mengambil rata-rata penjualan dari bulan Januari sampai Juni, lalu rata-rata penjualan dari bulan Februari sampai Juli, kemudian dari bulan Maret sampai Agustus, dan seterusnya Rata-rata pergerakan 1 mengurangi pengaruh variasi sementara dalam Data, 2 memperbaiki kecocokan data ke garis sebuah proses yang disebut smoothing untuk menunjukkan tren data lebih banyak c Learly, dan 3 menyoroti nilai di atas atau di bawah tren. Jika Anda menghitung sesuatu dengan varians yang sangat tinggi, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengetahui rata-rata pergerakannya. Saya ingin tahu berapa rata-rata pergerakan data, Jadi saya akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana keadaan kita. Ketika Anda mencoba untuk mencari tahu beberapa nomor yang sering berubah, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah menghitung rata-rata bergerak. exponential smoothing. Peramalan Peramalan Top 9 Metode Peramalan Penjualan.8 Masa Lalu Metode Historis Penjualan.9 Metode Statistik.1 Juri Opini Eksekutif. Metode peramalan penjualan ini adalah yang tertua Satu atau lebih eksekutif, yang berpengalaman dan memiliki pengetahuan yang baik tentang faktor pasar membuat penjualan yang diharapkan Para eksekutif bertanggung jawab sementara Peramalan angka penjualan melalui perkiraan dan pengalaman Semua faktor - internal dan eksternal diperhitungkan Ini adalah jenis pendekatan komite Metode ini sederhana karena pengalaman dan penilaian dikumpulkan. Bersama-sama dalam mengambil angka perkiraan penjualan Jika ada banyak eksekutif, perkiraan mereka dirata-ratakan dalam menarik perkiraan penjualan. A Metode ini sederhana dan cepat. B Data detil tidak diperlukan. C Ada ekonomi. A Hal ini tidak didasarkan pada data faktual. B Sulit untuk menarik keputusan akhir. C Kurang lebih, metode ini bergantung pada dugaan kerja, dan dapat menyebabkan perkiraan yang salah. D Sulit untuk merobohkan perkiraan produk, pasar, dan lain-lain.2 Opini Angkatan Penjualan. Dengan metode ini, salesman, atau perantara diminta untuk memperkirakan penjualan di wilayah masing-masing untuk periode tertentu Salesman berada dalam jarak dekat. Dengan konsumen dan memiliki pengetahuan yang baik tentang tren permintaan masa depan. Dengan demikian, semua perkiraan tenaga penjualan diolah, terintegrasi, dimodifikasi, dan taksiran volume penjualan yang terbentuk untuk keseluruhan pasar, untuk periode yang ditentukan. Pengetahuan khusus digunakan. B Salesman percaya diri dan bertanggung jawab untuk memenuhi kuota yang ditetapkan. C Metode ini memudahkan untuk memecah dalam hal produk, wilayah, pelanggan, salesman, dll. Kesuksesan bergantung pada kompetensi salesman. B Pandangan luas tidak ada. C Estimasi mungkin tidak dapat dicapai atau mungkin terlalu rendah untuk perkiraan karena salesman mungkin optimis atau pesimis.3 Hasil Uji Pemasaran. Di bawah metode uji pasar, produk diperkenalkan di wilayah geografis yang terbatas dan hasilnya dipelajari. Mengambil hasil ini. Sebagai dasar, perkiraan penjualan dibuat. Tes ini dilakukan sebagai sampel berdasarkan pre-test untuk memahami respon pasar. Sistem ini dapat diandalkan karena perkiraan didasarkan pada hasil aktual. B Manajemen dapat memahami cacat dan mengambil langkah-langkah untuk memperbaiki. C Ini bagus untuk mengenalkan produk baru, di wilayah baru dan lain-lain. Semua pasar tidak homogen. Tetapi studi dibuat berdasarkan sebagian pasar. B Ini adalah proses yang memakan waktu.4 Rencana Membeli Konsumen. Konsumen, sebagai sumber informasi, didekati untuk mengetahui kemungkinan pembelian mereka selama periode di bawah seperangkat kondisi tertentu Metode ini sesuai bila hanya ada sedikit pelanggan Jenis ini Peramalan umumnya diadopsi untuk barang industri Sangat cocok untuk industri, yang menghasilkan barang mahal sampai jumlah pembeli yang terbatas - pedagang grosir, pengecer, konsumen potensial dll. Survei dilakukan secara tatap muka atau metode survei karena perubahannya konstan sementara Perilaku pembeli dan keputusan pembelian sering berubah. Informasi tangan pertama adalah mungkin B Maksud pengguna diketahui. Harapan Nasabah tidak dapat diukur dengan tepat. B Sulit untuk mengidentifikasi pembeli sebenarnya. C Ini bagus bila pengguna sedikit, tapi tidak praktis saat konsumen banyak. Peramalan jangka panjang tidak mungkin dilakukan. E Sistemnya mahal. F Pembeli dapat mengubah keputusan pembelian mereka.5 Analisis Faktor Pasar. Penjualan perusahaan mungkin bergantung pada perilaku faktor pasar tertentu. Faktor utama yang mempengaruhi penjualan dapat ditentukan Dengan mempelajari perilaku faktor, peramalan harus dilakukan. Korelasi adalah Analisis statistik yang menganalisis sejauh mana dua variabel berfluktuasi dengan referensi satu sama lain. Hubungan kata sangat penting dan menunjukkan bahwa ada beberapa hubungan antara variabel yang diamati. Dengan cara yang sama, analisis regresi adalah perangkat statistik, Yang membantu kita untuk memperkirakan atau memprediksi nilai-nilai yang tidak diketahui dari satu variabel dari nilai variabel lain yang diketahui. Misalnya, Anda menerbitkan buku teks tentang Perbankan, berafiliasi dengan universitas yang berbeda Kapasitas asupan yang diizinkan masing-masing dan media dimana siswa Mengajar dikenal Apakah itu subjek wajib atau opsional Dengan mendapatkan semua rincian ini dan juga dengan mempertimbangkan s Aktivitas promosi, Anda mungkin bisa mengumumkan salinan yang mungkin dicetak. Kunci keberhasilan penggunaan metode ini terletak pada pemilihan faktor pasar yang tepat. Meminimalkan jumlah faktor pasar juga penting. Jadi, keputusan permintaan Pembuat harus mempertimbangkan harga, kompetisi, periklanan, pendapatan pembuangan, kebiasaan membeli, kebiasaan konsumsi, indeks harga konsumen, perubahan populasi, dll. Ini adalah metode yang masuk akal. B Faktor pasar dianalisis secara rinci. B Ini memakan waktu. C Ini adalah proses jangka pendek.6 Pendapat Ahli. Banyak jenis agen konsultasi telah memasuki bidang penjualan. Badan konsultasi memiliki ahli khusus di bidangnya masing-masing. Ini termasuk dealer, asosiasi perdagangan, dan lain-lain. Mereka mungkin melakukan riset pasar dan memiliki strategi siap - Membuat data statistik Perusahaan dapat menggunakan pendapat dari para ahli tersebut Pendapat ini dapat dianalisis dengan cermat oleh perusahaan dan peramalan yang bagus dibuat. Peramalan cepat dan murah. B Akan lebih akurat. C Pengetahuan khusus digunakan. A Mungkin tidak bisa diandalkan B Keberhasilan peramalan tergantung pada kompetensi para ahli. C Pandangan yang luas mungkin kurang.7 Model Bangunan Econometric. Ini adalah pendekatan matematis studi dan merupakan cara ideal untuk meramalkan penjualan. Metode ini lebih berguna untuk memasarkan barang-barang tahan lama. Ini berbentuk persamaan, yang merupakan satu set dari Hubungan antara permintaan yang berbeda yang menentukan faktor pasar Dengan menganalisis faktor pasar variabel bebas dan variabel dependen penjualan, penjualan diperkirakan. Sistem ini tidak sepenuhnya bergantung pada analisis korelasi. Lingkup ini sangat luas, namun penerapan metode ini bergantung pada ketersediaan informasi yang lengkap. Faktor pasar Yang lebih akurat, cepat dan lebih murah dapat dipilih untuk peramalan yang baik.8 Metode Penjualan Pastor Historis. Penilaian pribadi terhadap peramalan penjualan dapat diberikan secara menguntungkan dengan menggunakan metode statistik dan kuantitatif Penjualan masa lalu merupakan dasar yang baik dan atas dasar ini. Penjualan masa depan dapat dirumuskan dan diramalkan Menurut Kirkpatrick, aktivitas penjualan hari ini mengalir ke masa depan Aktivitas penjualan yang merupakan penjualan tahun lalu meluas ke penjualan tahun ini Pendekatan ini menambahkan atau mengurangi satu set persentase terhadap penjualan tahun sebelumnya. Untuk industri baru dan untuk produk baru, metode ini tidak sesuai. Persentase Penjualan Sederhana. Dengan metode ini, perkiraan penjualan dilakukan dengan menambahkan hanya persentase penjualan yang datar sehingga dapat meramalkan penjualan seperti yang diberikan di bawah ini. Penjualan tahun depan Penjualan tahun ini Penjualan tahun ini Sales tahun lalu. Atau tahun ini penjualan 10 atau 5 Dari penjualan sekarang B Time Series Analysis. Sebuah analisis rangkaian waktu adalah metode statistik untuk mempelajari data historis Ini melibatkan isolasi tren waktu lama, perubahan siklus, variasi musiman dan fluktuasi yang tidak teratur Angka penjualan terakhir diambil sebagai dasar, dianalisis dan disesuaikan dengan tren masa depan. Catatan dan laporan masa lalu memungkinkan kita untuk menafsirkan informasi dan memperkirakan tren masa depan dan siklus perdagangan juga. Tidak ada tebakan-ngeri masuk. B Metodenya sederhana dan murah. C Ini adalah metode yang obyektif. Pasar yang dinamis tidak dipertimbangkan. B Tidak ada ketentuan yang dibuat untuk kenaikan dan penurunan dalam aktivitas penjualan.9 Metode Statistik Metode statistik dianggap sebagai teknik unggulan dari peramalan penjualan, karena keandalannya lebih tinggi daripada teknik lainnya. Metode Grafis. Iii Metode deret waktu. Sebuah metode Freehand B Metode semi-rata. C Metode rata-rata bergerak. D Metode paling tidak persegi. Iv Metode korelasi. V Metode regresi. Metode statistik di atas dapat dengan mudah dipelajari dengan bantuan buku statistik manapun. Dari sini, faktor-faktor berikut mungkin juga dipertimbangkan.1 Ketersediaan bahan baku.2 Kapasitas tanaman.3 Kebijakan pemerintah.4 Kebiasaan membeli Konsumen.5 Perubahan mode.6 Sistem distribusi.7 Kapasitas keuangan.8 Kompetisi pasar.9 Pergerakan pendapatan nasional.10 Promosi penjualan.
No comments:
Post a Comment