Hvordan lage en prognose i LuckyTemplates: Avanserte prognoseteknikker

Prognoseanalyse i LuckyTemplates kan fullføres på en ganske effektiv måte hvis du brukereffektivt. I dette eksemplet går jeg gjennom de mange alternativene du har tilgjengelig for automatisk å lage en prognose i LuckyTemplates basert på historisk informasjon. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Dine prognoser i mange tilfeller vil bli utledet fra dine historiske resultater, så hvorfor ikke se på måter å bare generere dem automatisk hvis du kan. Det som sannsynligvis ikke er fornuftig er å bare ta en like for en kopi av et tidligere år. Det kan være lurt å jevne ut det noe for å ta høyde for noen sesongvariasjoner i datasettene dine eller kanskje til og med noen uregelmessigheter som kanskje ikke oppstår igjen.

Jeg skal vise deg en rekke teknikker her som enkelt kan gjentas på tvers av en rekke datasett, så tenk på hvordan du kan bruke dette i ditt eget miljø.

Innholdsfortegnelse

• Starter med kjernetiltakene
• Opprette foroverprojeksjon ved å bruke SAMEPERIODLASTYEAR
• Trener glidende gjennomsnitt av total fortjeneste
• Konklusjon

Starter med kjernetiltakene

For å lage en fremtidsprognose i LuckyTemplates, må vi brukeog mål forgrening. Først og fremst må vi starte med våre kjernetiltak, som Total Salg og Total Costs , som er veldig enkle tiltak.

Vi skal gjøre prognosen vår på fortjeneste, så vi må raskt piske opp fortjenesteberegningen vår.

Vi kan sjekke resultatene ved å lage en informasjonstabell eller chatte og se vår totale fortjeneste etter dato.

For å begrense tidsrommet kan vi legge Quarter i kalenderen her og gjøre det om til en slicer.

De faktiske dataene løper faktisk bare til slutten av 2016. Så hvis vi går 2017, viser det ingenting, men vi ønsker å legge noe inn i 2017. 

Opprette foroverprojeksjon ved å bruke SAMEPERIODLASTYEAR

I dette tilfellet skal vi projisere det vi hadde i fjor inn i fremtiden, så vi lager en total fortjenesteprognose . Vi brukeri denne formelen fordi det er den eneste måten å endre konteksten for beregningen. Deretter legger vi Total Profits , og gårmed våre datoer .

Hvis vi kaster dette inn i tabellen vår, vil vi se at vi nå har samme beløp, men faktisk for samme periode i fjor. Går vi ned til den aller siste dagen i 2016, har vi samlet overskudd fra den aller siste dagen i 2015.

Men hvis vi går til 2017, får vi nå litt informasjon inn i 2017. Vi projiserer hva som skjedde året før. Vi har imidlertid et problem her fordi vi har et tall fra 2016 og bakover, så vi må kvitte oss med det tallet.

Måten vi kan gjøre det på er å gå med totalt overskudd . Det er ingen total fortjeneste i fremtiden fordi det bare er et historisk tall, så hvis det er det, ønsker vi å vise SAMEPERIODLASTYEAR- beregningen. Hvis det ikke er det, ønsker vi å gå BLANK .

Og nå vises ikke Total Profits Forecast her fordi det bare er en fremskrivning for øyeblikket.

Hvis vi endrer dette til en visualisering, er dette nå en fremoverprojeksjon.

Men hvis vi ser på dette, er det alt for travelt. Vi ønsker sannsynligvis å forenkle prognosen vår til noe som et glidende gjennomsnitt . 

Trener glidende gjennomsnitt av total fortjeneste

I dette tilfellet kan vi faktisk lage et glidende gjennomsnitt av vår totale fortjeneste.

Jeg tror et glidende gjennomsnitt er en grei måte å i det minste fange en slags sesongvariasjon. Og så hvis vi drar det inn i diagrammet vårt, har vi nå dette 30-dagers glidende gjennomsnittet.

Vi har et lite problem her som vi ønsker å fikse. Vi vil bare at fortjenesten vår ved vårt glidende gjennomsnitt skal gå til siste dag av 2016. For å rette opp dette bruker vi IF ISBLANK igjen og legger den til formelen vår.

Med denne logikken ser vi at streken forsvinner fra prognosen vår.

Dessuten, i stedet for å ha vår fortjenesteprognose som et daglig tall, skal vi gjøre det om til et glidende gjennomsnitt. Og så skal vi lage et nytt mål for det.

Med denne formelen kan vi se at den nå er mer normalisert.

Konklusjon

I denne bloggopplæringen demonstrerer jeg enspesifikt om å lage en fremtidsprognose i LuckyTemplates. I dette eksemplet spådde jeg fortjeneste.

Noen ganger ser jeg noen ganske kompliserte prognoseprosesser rundt omkring, men jeg tror det du vil finne er at dette er en så enkel og effektiv måte å fullføre en omfattende prognose i LuckyTemplates som også kan bygges på, unike forretningsfaktorer og mye mer.

Du kan bruke disse resultatene som et første grunnlinjetall og deretter justere dem der du føler det passer. Alt handler om forretningsapplikasjonene med dette.

En rask måte du til og med kan utvide dette på er ved å snitte flere tidligere års data. Jeg har ikke gjort det her, men jeg kan godt gjøre det i fremtiden for å vise deg nøyaktig hva jeg mener.

Beste ønsker!

***** Lære Lucky Templates? *****