Përdorimi i marrëdhënieve periodike në parashikimin e shitjeve në Excel

Me kalimin e kohës, një linjë bazë tenton të shfaqë sjellje të qëndrueshme: Niveli i tij po rritet, zvogëlohet ose mbetet i palëvizshëm (ose mund të jetë sezonal ose ciklik). Marrëdhëniet midis periudhave kohore ndihmojnë në matjen e kësaj sjelljeje: marrëdhëniet midis një muaji dhe tjetrin, ose midis një tremujori dhe tremujorit tjetër, ose midis një tremujori dhe të njëjtit tremujor të vitit të kaluar.

Vija juaj bazë mund të përziejë marrëdhëniet midis periudhave të saj kohore për arsye të ndryshme, disa të mira dhe disa të këqija. Nja dy shembuj:

• Kushdo që ka mbledhur të dhënat bazë (jo ju, sigurisht) ka anashkaluar të ardhurat nga shitjet për 15 qershor deri më 30 qershor. Ky është një problem real dhe është me të vërtetë i pambrojtur. “Qeni më hëngri detyrat e shtëpisë” nuk e pret këtu.
• Magazina u dogj deri në themel dhe askush nuk mund të shiste asgjë derisa fabrika të arrinte humbjen e inventarit. Përsëri, një problem i vërtetë, por nuk e ndihmon parashikimin tuaj edhe nëse policia e kapi zjarrvënësin.

Arsyeja është kjo: nëse pothuajse e gjithë linja juaj bazë përbëhet nga të ardhura mujore dhe një periudhë kohore përfaqëson vetëm gjysmë muaji, çdo parashikim që varet nga e gjithë linja bazë do të hidhet poshtë. Figura tregon një shembull të asaj që mund të ndodhë.

Të dhënat e këqija nga një periudhë e fundit kohore mund të çojnë në një parashikim të keq.

Qelizat A1:B27 përmbajnë një bazë me të ardhura të sakta në të gjithë. Zbutja eksponenciale jep parashikimin për gusht 2016 në qelizën C28.

Qelizat H1:I27 kanë të njëjtën bazë, me përjashtim të qelizës I25. Për disa arsye (kontabiliteti i pakujdesshëm, ai zjarri i magazinës, apo diçka tjetër), të ardhurat për maj 2016 janë raportuar më pak. Rezultati është se parashikimi për gusht 2016 është më shumë se 6,000 dollarë më pak se kur të ardhurat e majit 2016 nuk janë rezultat as i një gabimi dhe as i një incidenti të vetëm. Gjashtë mijë dollarë mund të mos tingëllojnë shumë, por në këtë kontekst është një ndryshim prej 8 për qind. Dhe është edhe më keq menjëherë pasi të shfaqet problemi: diferenca në të dy parashikimet është 17 për qind në qershor 2016.

Nëse të dhënat që mungojnë nuk mund të gjenden, ndoshta për shkak të një gabimi kontabël, ose nëse nuk është bërë asnjë gabim, por ndonjë incident vërtet i pazakontë ka ndërprerë procesin e shitjes gjatë majit 2016, ndoshta do të vlerësonit faktet për majin. Disa mënyra të arsyeshme për ta bërë këtë:

• Merrni mesataren e prillit dhe qershorit dhe caktoni atë mesatare në maj.
• Përdorni qershorin 2014 deri në prill 2016 si bazë dhe parashikoni majin 2016. Më pas përdorni parashikimin e majit 2016 në bazën tuaj të plotë, nga janari 2014 deri në korrik 2016.

Kjo situatë është një arsye e mirë për të hartuar bazën tuaj. Vetëm duke parë vijën bazë, mund të mos vini re se maji 2016 është një top i çuditshëm. Por ajo kërcen drejt teje nëse skiconi vijën bazë - shihni figurën e mëposhtme, veçanërisht nga qershori deri në gusht 2016 në çdo grafik.

Të dhënat e çuditshme kërcejnë nga ju kur skiconi vijën bazë.

Mos u shqetësoni për dallimet e vogla në gjatësinë e periudhave kohore të linjës bazë. Marsi ka një ditë më shumë se prilli, por nuk ia vlen të shqetësoheni. Dy javë të munguara është një çështje tjetër.