Припустимо, що вам потрібно спрогнозувати продажі на період часу, який далекий від сьогодення — наприклад, рік. Ось де в картину входить судження, а також характер ваших вимог.
Якщо ваша базова лінія складається з кількох років, а фактичні дані розбиті на місяці, ви можете розглянути одну річ, це змінити період часу базової лінії з місяців на роки. Тоді ви можете спрогнозувати весь наступний рік, хоча ваші прогнози не будуть помісячними. Ви отримаєте прогноз на крок вперед, і цей крок буде цілий рік.
Зведені таблиці корисні для узагальнення базових даних у більш тривалі періоди часу.
Ось що відбувається на малюнку:
- Колонка А містить місяць, протягом якого було визнано дохід. Він простягається за нижню частину видимої області робочого аркуша до грудня 2016 року.
- Колонка B містить дохід за кожен місяць.
- Діапазон D3:E8 містить зведену таблицю. (Зведені таблиці Excel – це величезні ресурси для прогнозування, і ви можете дізнатися, як їх використовувати, у розділі 8.) Ця зведена таблиця перетворює місячні дані в стовпцях A і B у річні дані — суму доходу за кожен рік.
- Прогноз на кожен рік з використанням ковзних середніх знаходиться в діапазоні G6:H8. Ваш прогноз на крок вперед на 2017 рік міститься в клітинці H9. У цьому випадку прогнози базуються на дворічних ковзних середніх, а не на триперіодних середніх, які з’являються.
У підходу є кілька недоліків:
- Ваш базовий рівень коливається від 60 спостережень (щомісячний дохід протягом 5 років, хороший довгий базовий рівень) до 5 спостережень (річний дохід за 5 років, справді короткий базовий рівень). Таке різке скорочення довжини базової лінії часто призводить до оманливих результатів. Але оскільки місячні доходи демонструють таке ж поступове зростання, як і річні підсумки, ви можете бути певною впевненістю в річних.
- Той, хто запитував прогноз — бухгалтер, банк, менеджер з продажу, віце-президент з продажу — міг бачити прогноз на 2017 рік щомісяця. Якщо так, вам, ймовірно, доведеться створити резервну копію місячного базового рівня та використовувати регресію ( ймовірно, тому що ви зможете знайти сезонність у базовій лінії, яка б підтримувала сезонне згладжування).