Manjkajoči podatki povzročajo neenaka časovna obdobja pri napovedovanju prodaje

Ko delate s prodajnimi napovedmi, ki temeljijo na drsečih povprečjih in na eksponentnem glajenju, delate z napovedmi, ki so odvisne od izhodišča z zaporednimi časovnimi obdobji. Če pa nekaj od teh časovnih obdobij manjka, ste lahko v težavah. Ta slika prikazuje, kako deluje popolna osnovna linija.

Excel lahko za vas izračuna črto trenda in enačbo.

Opazite ravno črto na grafikonu. Imenuje se črta trenda. Črta trenda kaže, kako dobro se postopna rast prihodkov ujema z datumi, ko so bili prihodki pripoznani. Samo tisto, kar radi vidite. Na splošno velja, da večji kot je naklon trendne črte, močnejše je razmerje med časovnim obdobjem in prihodkom, kar je precej spodoben rezultat.

Črta trenda se ustvari tako, da z desno miškino tipko kliknete začrtano serijo podatkov in v priročnem meniju izberete Dodaj črto trenda. Začrtanje črte trenda kot ločene serije vam daje več nadzora; uporaba Add Trendline je hitrejša.

Prej prikazano tabelo primerjajte s tabelo na naslednji sliki.

Manjša kot je vrednost R-kvadrata, manj zanesljiva je napoved. R-kvadrat 0,07 je majhen.

Datumi in prihodki so enaki kot v prejšnji sliki, le da manjka sedem mesecev, nekaj od začetka osnovne vrednosti in nekaj od začetka osnovne vrednosti. Zdaj je bilo razmerje med časovnim obdobjem in njegovim prihodkom prekinjeno zaradi manjkajočih obdobij, trendna črta na grafikonu pa je postala skoraj vodoravna, kar kaže na veliko šibkejše razmerje.

Napovedi, zgrajeni iz osnovne črte na drugi sliki, ne bi mogli veliko zaupati, čeprav so podatki, ki so v njej, podmnožica enakih podatkov kot podatki na sliki. Nauk: poskrbite za izhodišče, ki je polno zaporednih časovnih obdobij – ali pa se ne obremenjujte z napovedjo.