Időszakos kapcsolatok használata az Excel értékesítési előrejelzésében

Az idő múlásával az alapvonal konzisztens viselkedést mutat: szintje növekszik, csökken vagy mozdulatlan marad (vagy lehet szezonális vagy ciklikus). Az időszakok közötti kapcsolatok segítenek mérni ezt a viselkedést: az egyik hónap és a következő, vagy az egyik negyedév és a következő, vagy egy negyedév és az előző év azonos negyedéve közötti kapcsolatot.

Az alapvonal különböző okok miatt keverheti össze az időperiódusok közötti kapcsolatokat, jó és rossz okok miatt. Pár példa:

  • Bárki is összeállította az alapadatokat (nem te, biztosan), az figyelmen kívül hagyta a június 15. és június 30. közötti árbevételt. Ez valós probléma, és valóban védhetetlen. „A kutya megette a házi feladatomat” itt nem zárja le.
  • A raktár porig égett, és senki nem tudott eladni semmit, amíg a gyár nem tudta utolérni a készletveszteséget. Ismét egy valós probléma, de ez nem segít az előrejelzésében, még akkor sem, ha a rendőrség elkapja a gyújtogatót.

Ennek oka a következő: Ha szinte az összes alapvonal havi bevételekből áll, és egy időszak csak fél hónapot jelent, akkor minden, a teljes alapvonaltól függő előrejelzés elvetődik. Az ábra egy példát mutat arra, hogy mi történhet.

Időszakos kapcsolatok használata az Excel értékesítési előrejelzésében

Egy közelmúltbeli időszak rossz adatai rossz előrejelzéshez vezethetnek.

Az A1:B27 cellák egy alapvonalat tartalmaznak pontos bevételekkel. Az exponenciális simítás a 2016. augusztusi előrejelzést adja a C28 cellában.

A H1:I27 sejteknek ugyanaz az alapvonala, kivéve az I25 sejtet. Valamilyen oknál fogva (gondatlan könyvelés, az a raktári tűz, vagy valami más) a 2016. májusi bevétel alulmaradt. Az eredmény az, hogy a 2016. augusztusi előrejelzés több mint 6000 dollárral kevesebb, mint amikor a 2016. májusi bevételek nem hibából vagy egyszeri incidensből származnak. Hatezer dollár talán nem hangzik soknak, de ebben az összefüggésben ez 8 százalékos különbség. És még rosszabb a helyzet közvetlenül a probléma fellépése után: 2016 júniusában 17 százalék a különbség a két előrejelzés között.

Ha a hiányzó adatokat nem lehet megtalálni, esetleg könyvelési hiba miatt, vagy ha nem történt hiba, de valami igazán szokatlan esemény megszakította az értékesítési folyamatot 2016 májusában, akkor valószínűleg a májusi tényeket kell megbecsülnie. Ennek néhány ésszerű módja:

  • Vegyük az áprilisi és júniusi átlagot, és rendeljük hozzá májushoz.
  • Használja a 2014. június és 2016. április közötti időszakot kiindulási állapotként, és 2016. májusi előrejelzést. Ezután használja ezt a 2016. májusi előrejelzést a teljes alapállapotban, 2014. januártól 2016. júliusig.

Ez a helyzet jó ok az alapvonal feltérképezésére. Ha csak az alapállapotot nézzük, nem biztos, hogy észreveszi, hogy 2016 májusa furcsa. De ez rögtön beugrik, ha az alapvonalat ábrázolja – lásd a következő ábrát, különösen 2016 júniusától augusztusig minden diagramon.

Időszakos kapcsolatok használata az Excel értékesítési előrejelzésében

Oddball adatok ugranak ki, amikor feltérképezi az alapvonalat.

Ne aggódjon az alapvonal időszakai közötti kis különbségek miatt. Márciusban eggyel több nap van, mint áprilisban, de nem érdemes aggódni. Két hiányzó hét más kérdés.

Leave a Comment

Lábjegyzetek és végjegyzetek létrehozása a Word 2013-ban

Lábjegyzetek és végjegyzetek létrehozása a Word 2013-ban

Lábjegyzetek és végjegyzetek létrehozása a Word 2013-ban. Részletes útmutató, hogyan készíthet különféle stílusú jegyzeteket bibliográfiai információkhoz vagy magyarázó megjegyzésekhez.

Hogyan lehet kiemelni a statisztikailag kiugró értékeket az Excelben

Hogyan lehet kiemelni a statisztikailag kiugró értékeket az Excelben

Tudjon meg mindent arról, hogyan lehet az Excelben kiemelni a statisztikailag kiugró értékeket, mégpedig egyszerű eszközökkel és módszerekkel. Kiemelt figyelmet fordítunk a kiugró értékek azonosítására és kezelésére.

Hogyan lehet mintát venni az adatokból Excelben

Hogyan lehet mintát venni az adatokból Excelben

Az Excel Mintavételi eszközével véletlenszerűen kiválaszthat elemeket egy adatkészletből vagy választhat minden n-edik elemet. Ismerje meg, hogyan használhatja ezt a hasznos funkciót az adatelemzéshez!

10 klassz trükk a Microsoft Word 2019 programmal

10 klassz trükk a Microsoft Word 2019 programmal

Fedezze fel a Microsoft Word 2019 legjobb trükkjeit, amelyek segítenek a hatékonyabb munkavégzésben. Tudd meg, hogyan használhatod ki a program funkcióit!

Bekezdések igazítása és behúzása a Word 2019-ben

Bekezdések igazítása és behúzása a Word 2019-ben

A Word 2019-ben a bekezdések igazítása és behúzása kulcsfontosságú a dokumentumok megfelelő megjelenítéséhez. Ismerje meg a formázási lehetőségeket és tippeket a hatékonyabb munkához.

Az Excel 2019 Solver használata

Az Excel 2019 Solver használata

Fedezze fel, hogyan használhatja az Excel 2019 Solver bővítményt a komplex problémák megoldására. A célcella, változócellák és kényszerek beállítása lépésről lépésre.

Dinamikus elemek hozzáadásához használja a Word 2019 mezőit

Dinamikus elemek hozzáadásához használja a Word 2019 mezőit

A Word lehetővé teszi dinamikus elemek hozzáadását a dokumentumhoz. Fedezze fel, hogyan lehet különböző mezőket használni a Word programban a dinamikus tartalom létrehozásához.

Oszloptípusok a SharePoint 2010-ben

Oszloptípusok a SharePoint 2010-ben

A SharePoint 2010 oszlopai az adatok tárolására szolgálnak. Fedezze fel a különböző oszlop típusokat és azok alkalmazását a SharePoint rendszeren belül.

A nem kívánt szöveg eltávolítása a Word 2013-ban

A nem kívánt szöveg eltávolítása a Word 2013-ban

A Word 2013 szövegtörlésének képessége kulcsfontosságú, legyen szó szövegalkotásról vagy törlésről. Ismerje meg a hatékony szövegtörlési módszereket!

Hogyan készítsünk fotóalbumot a PowerPoint 2016-ban

Hogyan készítsünk fotóalbumot a PowerPoint 2016-ban

A fotóalbum funkció a PowerPoint 2016-ban lehetővé teszi, hogy egyszerre több fényképet illesszen be egy prezentációba, megkönnyítve ezzel a többszörös képek kezelését.