การย้าย ค่าเฉลี่ย สินค้าคงคลัง การคาดการณ์

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นการนำเสนอที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการใช้การคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้การใช้ฟังก์ชัน FORECAST ใน Excel (และ Open Office Calc) copy Copyright เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ ให้ฉันเริ่มต้นด้วยการบอกว่า Excels Forecast Function ไม่ใช่ระบบการคาดการณ์พื้นที่โฆษณาที่สมบูรณ์ การคาดการณ์ในการจัดการพื้นที่โฆษณามักเกี่ยวข้องกับการลบเสียงจากความต้องการจากนั้นคำนวณและรวมแนวโน้มฤดูกาลและเหตุการณ์ต่างๆ ฟังก์ชั่นพยากรณ์จะไม่ทำทุกอย่างให้กับคุณ (ทางเทคนิคสามารถทำได้ แต่มีวิธีที่ดีกว่าในการบรรลุผลบางอย่าง) แต่เป็นฟังก์ชันเล็ก ๆ เล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ใช้ง่ายและเป็นส่วนหนึ่งของระบบการคาดการณ์ของคุณได้อย่างแน่นอน ตามความช่วยเหลือของ Microsoft ในฟังก์ชัน Forecast ฟังก์ชันพยากรณ์ (x, knownys, knownxs) จะคืนค่าที่คาดการณ์ไว้ของตัวแปรตาม (แสดงในข้อมูลโดย knownys) สำหรับค่าเฉพาะ x ของตัวแปรอิสระ (แสดงในข้อมูลโดย knownxs) โดยใช้แบบที่ดีที่สุด (อย่างน้อยสี่เหลี่ยม) การถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำนายค่า y จากค่า x ดังนั้นสิ่งที่ว่านี้หมายถึงการถดถอยเชิงเส้นเป็นรูปแบบของการวิเคราะห์การถดถอยและสามารถใช้ในการคำนวณความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างสองชุด (หรือมากกว่า) ข้อมูล ในการคาดการณ์คุณจะใช้ข้อมูลนี้หากคุณคิดว่าชุดข้อมูลหนึ่งชุดสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ชุดข้อมูลอื่นได้ ตัวอย่างเช่นหากคุณขายวัสดุก่อสร้างคุณอาจพบว่าการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยสามารถใช้เพื่อพยากรณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์ของคุณได้ นี่คือตัวอย่างคลาสสิกของการใช้การถดถอยเพื่อคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภายนอก (อัตราดอกเบี้ย) กับตัวแปรภายใน (การขายของคุณ) อย่างไรก็ตามตามที่เราจะเห็นในภายหลังคุณสามารถใช้การถดถอยเพื่อคำนวณความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลเดียวกัน วิธีการทั่วไปในการวิเคราะห์การถดถอยคือการใช้การถดถอยเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ แต่ยังช่วยให้คุณทราบถึงความสัมพันธ์ที่แท้จริง (นั่นคือส่วนของการวิเคราะห์) ฟังก์ชัน Forecast Forecast จะข้ามการวิเคราะห์และคำนวณความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติและนำไปใช้กับผลลัพธ์ของคุณ การทำเช่นนี้ทำให้ผู้ใช้งานง่ายขึ้น แต่ถือว่าความสัมพันธ์ของคุณถูกต้อง ดังนั้นฟังก์ชันพยากรณ์จะใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อคาดการณ์ค่าตามความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลสองชุด ให้ดูตัวอย่าง ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีตที่มีอัตราดอกเบี้ยถัวเฉลี่ยในช่วง 4 ปีที่ผ่านมาและยอดขายต่อหน่วยในช่วงระยะเวลาเดียวกัน 4 ปี นอกจากนี้เรายังแสดงอัตราดอกเบี้ยที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีที่ 5 เราสามารถเห็นได้จากตัวอย่างที่ว่ายอดขายต่อหน่วยของเราเพิ่มขึ้นเนื่องจากอัตราดอกเบี้ยลดลงและลดลงตามอัตราดอกเบี้ยที่เพิ่มขึ้น เพียงแค่มองไปที่ตัวอย่างเราอาจจะคาดเดาได้ว่ายอดขายของเราในปีที่ 5 จะอยู่ที่ประมาณ 5,000 ถึง 6,000 อันขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่สังเกตระหว่างอัตราดอกเบี้ยและยอดขายในช่วงก่อนหน้านี้ เราสามารถใช้ฟังก์ชั่น Forecast Function เพื่อกำหนดความสัมพันธ์นี้ได้อย่างแม่นยำมากขึ้นและนำไปใช้กับปีที่ 5 ในรูปที่ 1B คุณสามารถดูฟังก์ชันพยากรณ์ที่ใช้ ในกรณีนี้สูตรในเซลล์ F4 คือการคาดการณ์ (F2, B3: E3, B2: E2) สิ่งที่เรามีอยู่ในวงเล็บเรียกว่าอาร์กิวเมนต์ อาร์กิวเมนต์เป็นเพียงวิธีการส่งผ่านพารามิเตอร์ไปยังฟังก์ชันที่ใช้ (ในกรณีนี้คือฟังก์ชัน Forecast) พารามิเตอร์แต่ละตัวคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค เพื่อให้ฟังก์ชั่น Forecast Forecast ทำงานได้ต้องรู้ค่าที่เราใช้ในการทำนายผลลัพธ์ของเรา (ยอดขาย 5 ปีของเรา) ในกรณีของเราพารามิเตอร์ (อัตราดอกเบี้ยปีที่ 5 ของเรา) อยู่ในเซลล์ F2 ดังนั้นองค์ประกอบแรกของอาร์กิวเมนต์ของเราคือ F2 จากนั้นจำเป็นต้องทราบว่าจะสามารถหาค่าที่มีอยู่ซึ่งจะใช้เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ที่จะใช้กับ F2 ได้อย่างไร อันดับแรกเราต้องป้อนเซลล์ที่แสดงถึงค่าของตัวแปรตามของเรา ในกรณีของเรานี่จะเป็นหน่วยของเราที่ขายในช่วง 4 ปีที่ผ่านมาดังนั้นเราจึงเข้าสู่ B3: E3 จากนั้นเราต้องป้อนเซลล์ที่แสดงค่าของตัวแปร predictor ของเรา ในกรณีของเราจะเป็นอัตราดอกเบี้ยในช่วง 4 ปีที่ผ่านมาดังนั้นเราจึงป้อน B2: E2) ขณะนี้ Forecast Function สามารถเปรียบเทียบหน่วยที่ขายระหว่างปีที่ 1 ถึงปีที่ 4 กับอัตราดอกเบี้ยในปีเดียวกันและใช้ความสัมพันธ์ดังกล่าวกับอัตราดอกเบี้ยปีที่ 5 ของเราที่คาดการณ์ไว้เพื่อคาดการณ์ยอดขายในปีที่ 5 ของ 5,654 หน่วย ในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราสามารถดูกราฟเพื่อช่วยในการมองเห็นความสัมพันธ์ ได้อย่างรวดเร็วก่อนอาจไม่ชัดเจนมากนักเพราะเรามีความสัมพันธ์ผกผัน (ยอดขายจะเพิ่มขึ้นเมื่ออัตราดอกเบี้ยลงไป) แต่ถ้าคุณพลิกกราฟใดกราฟหนึ่งคุณจะเห็นความสัมพันธ์ที่ชัดเจน Thats หนึ่งในสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ Forecast Function (และการวิเคราะห์การถดถอย) สามารถจัดการกับความสัมพันธ์ผกผันได้อย่างง่ายดาย สำเนาลิขสิทธิ์ เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ ตอนนี้ให้ดูที่ตัวอย่างอื่น ในรูปที่ 2A เราจะเห็นชุดข้อมูลใหม่ ในตัวอย่างนี้อัตราดอกเบี้ยของเราเพิ่มขึ้นและลดลงในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา แต่ยอดขายต่อหน่วยของเรามีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าจะเป็นไปได้ว่าอัตราดอกเบี้ยมีผลกระทบต่อยอดขายของเราในตัวอย่างนี้ แต่ก็เห็นได้ชัดว่ามีปัจจัยสำคัญมากในการเล่นที่นี่ เราคาดว่ายอดขายของปีที่ 5 จะอยู่ที่ 9,000 หน่วยโดยคาดว่ายอดขายของปีที่ 5 จะเพิ่มขึ้นประมาณ 7118 คันสำหรับปีที่ 5 ตามที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Forecast Function จะถือว่าความสัมพันธ์มีความถูกต้องดังนั้นจึงสร้างผลลัพธ์ตามแบบที่ดีที่สุดที่จะสามารถทำให้ข้อมูลที่กำหนดได้ กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้าเราบอกว่ามีความสัมพันธ์ก็เชื่อเราและสร้างผลลัพธ์ตามลำดับโดยไม่ให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดหรือสัญญาณใด ๆ ที่บ่งบอกว่าความสัมพันธ์นั้นแย่มาก ดังนั้นระวังสิ่งที่คุณขอ ตัวอย่างก่อนหน้านี้ครอบคลุมถึงการประยุกต์ใช้การถดถอยแบบคลาสสิกกับการคาดการณ์ ในขณะที่ข้อความทั้งหมดนี้ดูเรียบเนียน แต่แอ็พพลิเคชันการถดถอยแบบคลาสสิกนี้ไม่เป็นประโยชน์เท่าที่คุณอาจจะคิด (คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการถดถอยและดูว่าเหตุใดจึงอาจไม่เหมาะสำหรับความต้องการในการคาดการณ์ของคุณ) แต่ตอนนี้ให้ใช้ Forecast Function เพื่อระบุแนวโน้มภายในชุดข้อมูลที่ระบุ เริ่มต้นด้วยการดูที่รูปที่ 3A ที่นี่เรามีความต้องการที่มีแนวโน้มที่ชัดเจนมาก ส่วนใหญ่ของเราควรจะสามารถมองไปที่ข้อมูลนี้และรู้สึกสะดวกสบายคาดการณ์ว่าความต้องการในระยะเวลา 7 มีแนวโน้มที่จะ 60 หน่วย อย่างไรก็ตามหากคุณเรียกใช้ข้อมูลนี้ผ่านการคำนวณการคาดการณ์โดยทั่วไปที่ใช้ในการจัดการพื้นที่โฆษณาคุณอาจประหลาดใจที่ว่าการคำนวณจำนวนมากเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีแนวโน้มมากเพียงใด เนื่องจาก Forecast Function ต้องการให้เราป้อนตัวแปรตามและตัวแปร predictor เราจะไปถึงการใช้ Forecast Function ได้อย่างไรถ้าเรามีชุดข้อมูลเพียงชุดเดียวในขณะที่ความจริงทางเทคนิคก็คือเรามีชุดข้อมูลเพียงชุดเดียว ประวัติความต้องการ) จริง ๆ แล้วเรามีความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นภายในชุดข้อมูลนี้ ในกรณีนี้ความสัมพันธ์ของเราเป็นไปตามเวลา ดังนั้นเราจึงสามารถใช้ช่วงเวลาที่ต้องการเป็นตัวแปรทำนายสำหรับช่วงเวลาต่อไปนี้ได้ ดังนั้นเราต้องบอก Forecast Function เพื่อใช้ความต้องการในช่วง 1 ถึง 5 เป็นข้อมูลที่มีอยู่สำหรับตัวแปร predictor และใช้ความต้องการในช่วง 2 ถึง 6 เป็นข้อมูลที่มีอยู่สำหรับตัวแปรตาม จากนั้นบอกให้ใช้ความสัมพันธ์กับความต้องการในช่วงที่ 6 เพื่อคำนวณการคาดการณ์ของเราสำหรับระยะเวลา 7 คุณสามารถดูได้ในรูปที่ 3B สูตรของเราในเซลล์ I3 คือการคาดการณ์ (H2, C2: H2, B2: G2) และจะทำให้มีการคาดการณ์ถึง 60 หน่วย เห็นได้ชัดว่าตัวอย่างนี้ไม่สมจริงเนื่องจากความต้องการเป็นไปอย่างเรียบร้อย (ไม่มีเสียง) ลองดูที่รูปที่ 3C ซึ่งเราใช้การคำนวณแบบเดียวกันนี้กับข้อมูลสมจริงมากขึ้น ฉันเพียงต้องการที่จะย้ำว่าในขณะที่ฟังก์ชั่นการพยากรณ์เป็นประโยชน์ แต่ก็ไม่ใช่ระบบการคาดการณ์ ฉันมักชอบที่จะมีการควบคุมมากกว่าวิธีการที่ฉันใช้และขยายแนวโน้มการคาดการณ์ของฉัน นอกจากนี้ก่อนอื่นคุณต้องลบองค์ประกอบอื่น ๆ ที่ต้องการออกไปซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการพื้นฐานและแนวโน้มของคุณ ตัวอย่างเช่นคุณต้องการลบผลกระทบของฤดูกาลหรือเหตุการณ์ต่างๆ (เช่นโปรโมชัน) ออกจากความต้องการของคุณก่อนที่จะใช้งานฟังก์ชันพยากรณ์ จากนั้นคุณจะใช้ดัชนีฤดูกาลและดัชนีเหตุการณ์ใด ๆ กับผลลัพธ์ของฟังก์ชันพยากรณ์ นอกจากนี้คุณยังสามารถเล่นรอบกับปัจจัยการผลิตของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่นคุณอาจต้องการลองทำให้ประวัติการใช้ความต้องการของคุณเป็นครั้งแรก (โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหรือการเพิ่มความเป็นเอกลัษณ์) และใช้ตัวแปร predictor แทนความต้องการดิบ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคาดการณ์โปรดดูคำอธิบายเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังในหนังสือของฉัน การใช้ฟังก์ชัน Forecast ใน Open Office Calc สำหรับผู้ใช้ Openoffice. org Calc ฟังก์ชัน Forecast ใช้งานได้ดีเหมือนกับ Excel อย่างไรก็ตามมีความแตกต่างเล็กน้อยในรูปแบบที่ใช้ใน Calc เมื่อใดก็ตามที่คุณจะใช้เครื่องหมายจุลภาคในอาร์กิวเมนต์ในฟังก์ชัน Excel คุณจะใช้เครื่องหมายอัฒภาคใน Calc แทน ดังนั้นแทนที่จะเป็นสูตร Excel คุณจะเข้าไปที่หน้าบทความเพื่อดูบทความเพิ่มเติมโดย Dave Piasecki สำเนาลิขสิทธิ์ เนื้อหาใน InventoryOps ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ Dave Piasecki เป็นเจ้าของผู้ดำเนินงาน Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้า เขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงานและสามารถเข้าถึงได้จากเว็บไซต์ของเขา (inventoryops) ซึ่งเขามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม การดำเนินงานของที่ปรึกษาด้านการดำเนินงานของที่ปรึกษาทางธุรกิจของฉัน LLC ให้ความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญอย่างรวดเร็วและไม่เสียค่าใช้จ่ายกับการจัดการสินค้าคงคลังและการดำเนินงานคลังสินค้า ชุดข้อมูล My Time เป็นลำดับของการสังเกตตัวแปรสุ่มแบบเป็นงวด ตัวอย่างคือความต้องการรายเดือนสำหรับผลิตภัณฑ์การลงทะเบียนเรียนปีแรกในแผนกของมหาวิทยาลัยและการไหลรายวันในแม่น้ำ ชุดเวลามีความสำคัญสำหรับการวิจัยการดำเนินงานเนื่องจากมักเป็นตัวขับเคลื่อนของโมเดลการตัดสินใจ แบบจำลองสินค้าคงคลังต้องใช้การประมาณความต้องการในอนาคตการตั้งเวลาหลักสูตรและรูปแบบการจัดทำบุคลากรสำหรับแผนกของมหาวิทยาลัยจะต้องมีการประมาณการการไหลเข้าของนักเรียนในอนาคตและแบบจำลองสำหรับการให้คำเตือนแก่ประชากรในลุ่มน้ำต้องอาศัยการประมาณค่าของกระแสแม่น้ำในอนาคตอันใกล้นี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีเครื่องมือในการเลือกแบบจำลองที่อธิบายชุดเวลาและใช้แบบจำลองในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต การสร้างแบบจำลองลำดับเวลาเป็นปัญหาทางสถิติเนื่องจากข้อมูลที่สังเกตได้ถูกใช้ในขั้นตอนการคำนวณเพื่อประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของแบบจำลองที่ควร โมเดลสมมติว่าการสังเกตแตกต่างกันไปอย่างสุ่มเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยที่อยู่ภายใต้ซึ่งเป็นฟังก์ชันของเวลา ในหน้าเว็บเหล่านี้เราจำกัดความสนใจในการใช้ข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลาในอดีตเพื่อประมาณแบบจำลองขึ้นอยู่กับเวลา วิธีการนี้เหมาะสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของข้อมูลที่ใช้บ่อยซึ่งสาเหตุที่แท้จริงของการเปลี่ยนแปลงเวลาไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างชัดเจนในเวลา ในทางปฏิบัติการคาดการณ์ที่ได้จากวิธีการเหล่านี้จะได้รับการแก้ไขในภายหลังโดยนักวิเคราะห์มนุษย์ซึ่งรวมข้อมูลที่ไม่สามารถใช้ได้จากข้อมูลในอดีต วัตถุประสงค์หลักของเราในส่วนนี้คือเพื่อนำเสนอสมการสำหรับสี่วิธีการคาดการณ์ที่ใช้ในการพยากรณ์ add-in: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยชี้แจงการถดถอยและการเรียบขึ้นเลขคู่ เหล่านี้เรียกว่าวิธีราบเรียบ วิธีการที่ไม่ได้พิจารณารวมถึงการคาดการณ์เชิงคุณภาพการถดถอยพหุคูณและวิธีอัตโนมัติ (ARIMA) ผู้ที่สนใจในความครอบคลุมมากขึ้นควรไปที่ไซต์ Forecasting Principles หรืออ่านหนังสือที่ยอดเยี่ยมหลายเรื่องในหัวข้อนี้ เราใช้หนังสือ Forecasting โดย Makridakis, Wheelwright และ McGee, John Wiley amp Sons, 1983 ในการใช้สมุดงาน Excel ในตัวอย่างคุณต้องมี Add-in พยากรณ์การณ์ไว้ เลือกคำสั่ง Relink เพื่อสร้างลิงค์ไปยัง add-in หน้านี้อธิบายถึงรูปแบบที่ใช้ในการพยากรณ์อากาศแบบง่ายและสัญกรณ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ วิธีการพยากรณ์ที่ง่ายที่สุดคือการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีนี้เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของการสังเกตการณ์สุดท้ายของ m เป็นประโยชน์สำหรับชุดเวลาที่มีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงช้า วิธีนี้จะพิจารณาทั้งอดีตในการคาดการณ์ แต่มีน้ำหนักประสบการณ์ล่าสุดมากกว่าไม่ค่อยดีนัก การคำนวณทำได้ง่ายเพียงเพราะประมาณการของช่วงเวลาก่อนหน้าและข้อมูลปัจจุบันจะเป็นตัวกำหนดค่าประมาณใหม่ วิธีนี้เป็นประโยชน์สำหรับชุดเวลาที่มีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงช้า วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ตอบสนองต่อชุดข้อมูลเวลาที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลา ที่นี่เรารวมถึงรูปแบบเส้นแนวโน้มในรูปแบบ วิธีการถดถอยประมาณรูปแบบโดยการสร้างสมการเชิงเส้นที่ให้สี่เหลี่ยมน้อยที่สุดพอดีกับการสังเกตการณ์ครั้งสุดท้ายเครื่องมือการจัดการ: การย้ายแบบจำลองการพยากรณ์ค่าเฉลี่ยการย้ายแบบจำลองการคาดการณ์โดยเฉลี่ยเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยให้ผู้บริหารทำการตัดสินใจที่มีการศึกษา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยส่วนใหญ่จะใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลในช่วงสั้น ๆ เครื่องมือนี้พร้อมกับเครื่องมือคาดการณ์อื่น ๆ ในขณะนี้ได้รับการประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์ทำให้ใช้งานง่าย เกี่ยวกับการย้ายเครื่องมือคาดการณ์โดยเฉลี่ยให้ทำดังนี้: - ดูข้อมูลราคารายวันในช่วงห้าปีที่ผ่านมาสำหรับหุ้นที่แตกต่างกันสามกลุ่ม ใช้คำหลัก quotoding ข้อมูลราคาใบเสนอราคา quotant ข้อมูลใบเสนอราคา quotquant และใบอนุญาต quotots เพื่อค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต - ใน Excel ให้สร้างกราฟขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยของแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยใช้รูปแบบค่าต่อไปนี้: 10, 100 และ 200- บน Excel ให้ทำกราฟค่าเฉลี่ยที่ศูนย์กลางกลางโดยใช้ค่าต่อไปนี้: 10, 100 และ 200 - ทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับค่าเดียวกันของ m เปรียบเทียบระหว่างค่าเฉลี่ยของแนวโน้มการเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยที่ย้ายศูนย์กลาง - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถช่วยนักวิเคราะห์หุ้นในการกำหนดทิศทางราคาหุ้นได้อย่างไรตัวอย่างโซลูชันดูตัวอย่างการสอนที่แนบมาซึ่งมีความคิดบางอย่างอ้างอิง และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ Moving average สรุปการแก้ปัญหาการตอบสนองนี้จะพิจารณาถึงการใช้แบบจำลองการพยากรณ์อากาศเฉลี่ยและการจัดการแบบเคลื่อนที่ เพิ่มโซลูชันในรถเข็นนำออกจากรถเข็นซื้อโซลูชันเพิ่มลงในรถเข็นลบจากรถเข็นโซลูชันโดย: B, University of Ajmer M, มหาวิทยาลัย Ajmer คำติชมล่าสุดสวัสดีนาย Rajender ขอบคุณมากที่ช่วยฉัน คำตอบที่ดีคำถามขอบคุณคุณจะทำอย่างไรดีขอบคุณมาก ๆ quot คุณมีคำว่า "กราฟสเปรดชีตตัวแปรการเปลี่ยนแปลงหรือการวิเคราะห์ความไวหรือคำแนะนำในการทำอะไรคุณเพียงคัดลอกสิ่งเดียวที่ฉันให้ไว้และเปลี่ยนชื่อไฟล์" quotthank youquot โซลูชันที่เกี่ยวข้อง ได้แก้ไขเครื่องมือการประเมินผลเพื่อแก้ไขด้วย กับ forecasters พร้อมที่จะปรับใช้เครื่องมือใหม่ในการปรับปรุง การวางแผนและการวางแผนสินค้าคงคลังแห่งชาติโปรด . เครื่องมือตรวจสอบและตรวจสอบที่สำคัญ ได้แก่ :. เพื่อตรวจสอบกระบวนการในการจัดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง . ข้อเสียเปรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งกำหนด . คณะกรรมการได้ปรับเปลี่ยนเครื่องมือการประเมินผลเพื่อแก้ไข forecasters พร้อมที่จะปรับใช้เครื่องมือใหม่ในการปรับปรุง จะถูกเก็บรักษาไว้ที่โปรแกรมการจัดการโรคที่ . การคาดการณ์การวางแผนเป็นเครื่องมือสำคัญในการใด ๆ ข้อมูลขาดการตัดสินใจในการจัดการอัตนัยอาจเป็นได้ Exponential Smoothing: รูปแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเวลา . เจ้าหน้าที่ด้านเทคนิคซึ่งประกอบด้วยนักสถิตินักวิทยาศาสตร์ด้านการจัดการคอมพิวเตอร์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เท่า หรือ . อย่างไรก็ตามเครื่องมือทางสถิติเหล่านี้ได้รับการเสริมด้วย . 5-33 ผู้บริหารของห้างสรรพสินค้า Davis ใช้ชุดเวลา ใช้ Regression Tool ใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงคือ MAD สำหรับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่มีค่าน้อย . มีเครื่องใช้ภายในบ้านเครื่องมือ ผลิตภัณฑ์สนามหญ้าและสวน การพยากรณ์เป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจใด ๆ ขาดข้อมูลการตัดสินการบริหารงานส่วนตัวอาจเกิดขึ้น . Exponential Smoothing: รูปแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลา อ้างอิง: 1. สถิติสำหรับการจัดการโดย Levin amp Rubin 2 การพยากรณ์เป็นเครื่องมือสำคัญในการใด ๆ . เครื่องมือและอุปกรณ์เสริมแบบมีสายและไร้สาย เคารพ. การพยากรณ์เป็นเครื่องมือสำคัญในการใด ๆ ข้อมูลขาดการตัดสินใจในการจัดการอัตนัยอาจเป็นได้