Покретни просеци у Екцел предвиђању продаје

Покретни просеци су један од три главна алата које вам даје додатак за анализу података у програму Екцел за предвиђање. Можда сте већ упознати са покретним просецима. Имају две главне карактеристике, као што име јасно говори:

• Они се крећу. Тачније, они се крећу током времена. Први покретни просек може укључивати понедељак, уторак и среду; у том случају, други покретни просек би укључивао уторак, среду и четвртак; трећа среда, четвртак, петак и тако даље.
• Они су просеци. Први покретни просек може бити просек продаје у понедељак, уторак и среду. Тада би други покретни просек био просек продаје у уторак, среду и четвртак, итд.

Основна идеја, као и код свих метода предвиђања, је да се дешава нешто редовно и предвидљиво — што се често назива сигналом. Продаја ски ципела редовно расте током јесени и зиме, а очекивано пада током пролећа и лета. Продаја пива редовно расте недељом у НФЛ-у и предвидљиво пада другим данима у недељи.

Али нешто друго се дешава, нешто неправилно и непредвидиво - што се често назива бука. Ако локална продавница спортске опреме има распродају, снижене чизме за скијање од маја до јула, ви и ваши пријатељи можете купити нове чизме током пролећа и лета, иако уобичајени образац продаје (сигнал) каже да људи купују чизме током јесени и зиме. Као прогностичар, обично не можете предвидети ову специјалну продају. То је насумично и има тенденцију да зависи од ствари као што су превелике залихе. То је бука.

Рецимо да имате продавницу пића, а фудбалска утакмица у четвртак увече која је изгледала као досадна утакмица недеље када сте планирали куповину у септембру одједном се у новембру претворила у утакмицу са импликацијама за првенство. Можда ћете бити ухваћени у недостатку ако сте заказали да ваше куповине стигну у вашу продавницу следеће суботе, када вас основни сигнал наводи да очекујете да ће ваша продаја достићи врхунац. То је бука — разлика између онога што предвиђате и онога што се стварно дешава. По дефиницији, бука је непредвидива, а за прогностичара је мука.

Ако је шум насумичан, он је у просеку. Неколико месеци, продавнице спортске опреме ће снижавати ципеле за скијање за мање од цене артроскопије. Неколико месеци ће изаћи нови и заиста кул модел, а продавнице ће искористити сваку могућу предност. Врхови и долине се изравнавају. Неколико недеља биће још једна или две фудбалске утакмице и продаћете (и стога ће вам требати) више флаша пива. Неколико недеља ће бити суво од понедељка до петка, неће вам требати толико пива и нећете желети да сносите трошкове ношења пива које нећете продавати неко време.

Идеја је да се шум смањи у просеку и да оно што вам показују покретни просеци јесте сигнал. Да погрешно цитирам Џонија Мерцера, ако нагласите сигнал и елиминишете шум, добијате прилично добру прогнозу.

Дакле, са покретним просецима, узимате у обзир сигнал — чињеницу да продајете више ципела за скијање током одређених месеци, а мање током других месеци, или да продајете више пива викендом него радним данима. У исто време желите да дозволите да насумични шумови - који се такође називају грешкама - поништавају један другог. То радите тако што упросечите оно што се већ догодило у два, три, четири или више претходних узастопних временских периода. Сигнал у тим временским периодима је наглашен усредњавањем, а то усредњавање такође има тенденцију да минимизира шум.

Претпоставимо да одлучите да своје покретне просеке базирате на двомесечним записима. То јест, у просеку ћете имати јануар и фебруар, па фебруар и март, па март и април и тако даље. У том случају добијате контролу над сигналом у просеку два узастопна месеца и истовремено смањујете шум. Затим, ако желите да предвидите шта ће се догодити у мају, надате се да ћете моћи да користите сигнал — то јест, просек онога што се догодило у марту и априлу.

На слици је приказан пример месечних резултата продаје и двомесечног покретног просека.

Покретни просек показује општи правац продаје (сигнал) и не наглашава насумичне варијације (шум).