Nedostatak podataka uzrokuje nejednaka vremenska razdoblja u predviđanju prodaje

Kada radite s predviđanjima prodaje koja se temelje na pokretnim prosjecima i na eksponencijalnom izglađivanju, radite s predviđanjima koja ovise o bazi s uzastopnim vremenskim razdobljima. Ali ako neko od tih razdoblja nedostaje, mogli biste biti u nevolji. Ova slika pokazuje kako funkcionira puna osnovna linija.

Excel može za vas izračunati liniju trenda i jednadžbu.

Obratite pažnju na ravnu liniju na grafikonu. To se zove linija trenda. Linija trenda pokazuje koliko dobro se postupni rast prihoda prati u odnosu na datume kada su prihodi priznati. Baš ono što voliš vidjeti. Općenito, što je veći nagib u liniji trenda, to je jači odnos između vremenskog razdoblja i prihoda, a to je prilično pristojan rezultat.

Linija trenda se stvara desnim klikom na ucrtani niz podataka i odabirom Dodaj crtu trenda iz izbornika prečaca. Zacrtavanje linije trenda kao zasebne serije daje vam veću kontrolu; korištenje Add Trendline je brže.

Usporedite prethodno prikazani grafikon s onom na sljedećoj slici.

Što je manja vrijednost R-kvadrata, to je prognoza manje pouzdana. R-kvadrat od 0,07 je mali.

Datumi i prihodi su isti kao i na prethodnoj slici, osim što nedostaje sedam mjeseci, neki od početka osnovne vrijednosti, a nekoliko od temeljne vrijednosti. Sada je odnos između vremenskog razdoblja i njegovog prihoda poremećen periodima koji nedostaju, a linija trenda na grafikonu postala je gotovo horizontalna, što ukazuje na mnogo slabiji odnos.

Ne biste mogli imati puno povjerenja u prognozu konstruiranu iz osnovne linije na drugoj slici, iako su podaci koji se nalaze u njoj podskup istoga kao i podaci na slici. Pouka: dogovorite početnu vrijednost koja je prepuna uzastopnih vremenskih razdoblja - ili se nemojte zamarati prognozom.