Trūkstošie dati izraisa nevienlīdzīgus laika periodus pārdošanas prognozēšanā

Strādājot ar pārdošanas prognozēm, kuru pamatā ir mainīgie vidējie rādītāji un eksponenciāla izlīdzināšana, jūs strādājat ar prognozēm, kas ir atkarīgas no bāzes līnijas ar secīgiem laika periodiem. Bet, ja daži no šiem laika periodiem trūkst, jums var rasties problēmas. Šis attēls parāda, kā darbojas pilna bāzes līnija.

Programma Excel var aprēķināt tendenču līniju un vienādojumu jūsu vietā.

Ievērojiet diagrammā taisno līniju. To sauc par tendenču līniju. Tendences līnija norāda, cik labi pakāpeniskais ieņēmumu pieaugums atbilst datumiem, kad ieņēmumi tika atzīti. Tikai to, ko vēlaties redzēt. Parasti, jo lielāks ir tendences līknes slīpums, jo spēcīgāka ir saistība starp laika periodu un ieņēmumiem, un tas ir diezgan pienācīgs rezultāts.

Tendenču līnija tiek izveidota, ar peles labo pogu noklikšķinot uz diagrammas datu sērijas un īsinājumizvēlnē izvēloties Pievienot tendences līniju. Tendenču līnijas attēlošana kā atsevišķa sērija sniedz jums lielāku kontroli; izmantojot Add Trendline, ir ātrāk.

Salīdziniet iepriekš parādīto diagrammu ar nākamajā attēlā redzamo diagrammu.

Jo mazāka ir R kvadrāta vērtība, jo mazāk ticama ir prognoze. R kvadrāts 0,07 ir mazs.

Datumi un ieņēmumi ir tādi paši kā iepriekšējā attēlā, izņemot to, ka trūkst septiņu mēnešu, daži no bāzes līnijas sākuma un daži no bāzes līnijas sākuma. Tagad attiecības starp laika periodu un tā ieņēmumiem ir izjaukušas trūkstošo periodu dēļ, un diagrammas tendenču līnija ir kļuvusi gandrīz horizontāla, norādot uz daudz vājākām attiecībām.

Jūs nevarētu īpaši paļauties uz prognozi, kas veidota no bāzes līnijas otrajā attēlā, lai gan tajā ietvertie dati ir to pašu datu apakškopa, kas attēlā attēlā. Nodarbība: izveidojiet bāzes līniju, kas ir pilna ar secīgiem laika periodiem — vai arī neuztraucieties ar prognozi.