Drseča povprečja v dodatku za analizo podatkov Excel

Ko imate nameščen dodatek za analizo podatkov Excel in ga omogočite Excelu, lahko izberete katero koli od njegovih orodij za analizo in zaženete to analizo na vhodnih podatkih, ki jih posredujete. V svetu napovedovanja to pomeni izhodišče, ki ste ga zbrali in pravilno strukturirali na delovnem listu.

Prvo orodje, ki bi ga morda upoštevali – čeprav le zato, ker je najlažje za uporabo in razumevanje – je orodje za drseče povprečje. Kot vedno pri dodatku, začnite tako, da odprete zavihek Podatki traku in izberete Analiza podatkov. V seznamskem polju Analysis Tools izberite Dreče povprečje in kliknite V redu.

Prikaže se pogovorno okno Drseče povprečje, ki je prikazano tukaj.

Interval je število dejanskih vrednosti iz vaše osnovne črte, ki jih je treba uporabiti v vsakem drsečem povprečju.

Dan selitve: Kako priti od tu do tam

Kakor je enostavno nastaviti in razumeti drseča povprečja, prevzamete dodatno odgovornost, ko se odločite za napovedovanje z njimi. Vprašanje je, koliko časovnih obdobij od vaše osnovne črte bi morali vključiti v vsako drseče povprečje.

Pri izračunu vsakega drsečega povprečja uporabite enako število dejanskih opazovanj. Če prvo drseče povprečje, ki ga izračunate v Excelu, uporablja tri obdobja od osnovne črte, potem vsa drseča povprečja v vaši napovedi uporabljajo tri obdobja.

Želite izbrati pravo število obdobij:

• Če uporabite premalo, se bodo napovedi odzvali na naključne šoke v izhodišču, ko želite zgladiti naključne napake in se osredotočiti na dejanske dejavnike vaših prodajnih rezultatov.
• Če uporabite preveč, napovedi zaostajajo za resničnimi, vztrajnimi spremembami ravni izhodišča – morda predaleč, da bi se lahko učinkovito odzvali.

Ko se odločite za uporabo orodja za drseče povprečje – ali, bolj na splošno, za uporabo drsečih povprečij, ne glede na to, ali uporabljate orodje ali sami vnesete formule – zavzamete stališče glede učinka zadnjih osnovnih vrednosti v primerjavi z učinkom več oddaljene osnovne vrednosti.

Recimo, da imate izhodišče, ki sega od januarja 2016 do decembra 2016, in za svoje napovedi uporabite trimesečno drseče povprečje prodajnih rezultatov. Napoved za januar 2017 bi bila povprečje rezultatov iz oktobra, novembra in decembra 2016. Ta napoved je v celoti odvisna od zadnjega četrtletja 2016 in je matematično neodvisna od prvih treh četrtletja 2016.

Kaj pa, če bi namesto tega izbrali šestmesečno drseče povprečje? Nato bi napoved za januar 2017 temeljila na povprečju od julija do decembra 2016. V celoti bi bila odvisna od druge polovice leta 2016, prva polovica leta 2016 pa ne bi imela neposrednega vpliva na napoved za januar 2017.

Lahko se zgodi, da je katera koli od teh situacij - ali druga, kot je dvomesečno drseče povprečje - točno to, kar želite. Na primer, morda boste potrebovali svojo napoved, da poudarite nedavne rezultate. Ta poudarek je lahko še posebej pomemben, če sumite, da bo nedavni dogodek, kot je bistvena sprememba v vaši liniji izdelkov, vplival na prodajo.

Po drugi strani pa morda ne boste želeli preveč poudarjati nedavnih prodajnih rezultatov. Poudarjanje nedavnih prodajnih rezultatov lahko dolgoročno prikrije, kaj se dogaja z vašo izhodiščem. Če niste prepričani, koliko poudariti nedavne rezultate, imate na voljo nekaj dobrih možnosti:

• Eksperimentirajte z različnim številom časovnih obdobij, da sestavite svoja drseča povprečja. Ta pristop je pogosto najboljši.
• Uporabite eksponentno glajenje, ki uporablja celotno izhodišče za pridobitev napovedi, vendar daje večjo težo novejšim osnovnim vrednostim. Eksponentno glajenje daje malo manjšo težo predzadnji osnovni vrednosti, malo manjšo težo tisti pred tem in tako naprej vse do prve osnovne vrednosti, ki ima najmanjši vpliv na naslednjo vrednost. napoved.

Drseča povprečja in stacionarne osnovne črte

Drseča povprečja so zelo primerna za stacionarne osnovne črte (osnovne vrednosti, katerih ravni se na splošno ne povečajo ali zmanjšajo v daljšem časovnem obdobju). Uporabite lahko drseča povprečja z izhodiščnimi črtami, ki se gibljejo navzgor ali navzdol, vendar jih običajno najprej zmanjšate ali pa uporabite enega od bolj zapletenih modelov drsečega povprečja.

Kako ločite stacionarno osnovno linijo od tiste, ki je v trendu navzgor ali navzdol? Eden od načinov je, da ga pogledate. Naslednja slika ima primer. Osnovna črta zagotovo izgleda nepremična. Ima konice, vrhove in doline, a na splošno se zdi, da se osnovna linija ne giblje navzgor ali navzdol.

V daljšem časovnem obdobju (recimo šest let namesto dveh) se lahko izkaže, da je to izhodišče del cikla. Toda za kratkoročne namene je to stacionarna izhodiščna linija.

Težava pri samo pogledu na osnovno črto je, da včasih ni povsem jasno, ali je nepremična ali v trendu. Kaj menite o izhodišču, prikazanem na naslednji sliki? Če pogledamo grafikon, je težko reči, ali je osnovna črta stacionarna. Mogoče je, a potem spet morda res postopoma pada. Hiter preizkus lahko naredite tako, da preverite korelacijo med datumom in prihodkom.

Ta osnovna črta je videti, kot da se morda nežno spušča navzdol. Če ji dodate črto trenda, vam lahko pomaga razlagati, kaj se dogaja.