Ковзні середні в Excel Sales Forecasting

Ковзні середні — це один із трьох основних інструментів, які надбудова Excel Data Analysis дає вам для прогнозування. Можливо, ви вже знайомі з ковзними середніми. Вони мають дві основні характеристики, як зрозуміло з назви:

• Вони рухаються. Точніше, вони рухаються з часом. Перше ковзне середнє може включати понеділок, вівторок і середу; у цьому випадку друга ковзна середня включатиме вівторок, середу та четвер; третя середа, четвер, п’ятниця тощо.
• Вони середні. Першим ковзним середнім може бути середнє значення продажів у понеділок, вівторок та середу. Тоді другим ковзним середнім буде середнє значення продажів у вівторок, середу та четвер тощо.

Основна ідея, як і для всіх методів прогнозування, полягає в тому, що відбувається щось закономірне і передбачуване, що часто називають сигналом. Продажі лижних черевиків регулярно зростають восени та взимку, і передбачувано падають навесні та влітку. Продажі пива регулярно зростають по неділях НФЛ і передбачувано падають в інші дні тижня.

Але відбувається щось інше, щось нерегулярне і непередбачуване, яке часто називають шумом. Якщо в місцевому магазині спортивних товарів проводиться розпродаж зі знижками на лижні черевики з травня по липень, ви та ваші друзі можете придбати нові черевики навесні та влітку, навіть якщо звичайний розпродаж (сигнал) говорить, що люди купують черевики під час осінь і зима. Як прогнозист, ви, як правило, не можете передбачити цей особливий розпродаж. Це випадково і, як правило, залежить від таких речей, як надлишок. Це шум.

Скажімо, що ви керуєте алкогольним магазином, і футбольна гра в четвер увечері в коледжі, яка виглядала так, ніби це була Нудна гра тижня, коли ви планували свої покупки у вересні, раптом у листопаді перетворилася на гру з чемпіонськими наслідками. Ви можете бути спійманими, якщо ви запланували, щоб ваші покупки прийшли до вашого магазину на наступну суботу, коли сигнал базової лінії змушує вас очікувати піку продажів. Це шум — різниця між тим, що ви передбачаєте, і тим, що відбувається насправді. Шум за визначенням непередбачуваний, а для синоптика це біль.

Якщо шум випадковий, він усереднений. Декілька місяців у магазинах спортивних товарів будуть знижуватися лижні черевики за нижчою ціною, ніж вартість артроскопії. Через кілька місяців вийде нова і справді класна модель, і магазини скористаються всіма можливими перевагами. Вершини і долини вирівнюються. Через кілька тижнів буде додаткова футбольна гра або дві, і ви продасте (і, отже, вам знадобиться) більше пляшок пива. Кілька тижнів з понеділка по п’ятницю буде сухо, вам не потрібно буде так багато пива, і ви не захочете нести витрати на перевезення пива, яке ви не збираєтеся продавати деякий час.

Ідея полягає в тому, що шум усередняється, і що ковзні середні показують вам сигнал. Якщо ви невірно цитуєте Джонні Мерсера, якщо ви акцентуєте сигнал і усуваєте шум, ви отримуєте досить хороший прогноз.

Тож із ковзними середніми ви враховуєте сигнал — той факт, що ви продаєте більше лижних черевиків протягом певних місяців і менше в інші місяці, або що ви продаєте більше пива у вихідні, ніж у будні. У той же час ви хочете дозволити випадковим шумам, які також називаються помилками, гасити один одного. Ви робите це шляхом усереднення того, що вже відбулося за два, три, чотири чи більше попередніх періодів часу поспіль. Сигнал у ці періоди часу підкреслюється усередненням, і це усереднення також має тенденцію мінімізувати шум.

Припустимо, ви вирішили заснувати свої ковзні середні на двомісячних записах. Тобто ви будете середніми січень і лютий, а потім лютий і березень, а потім березень і квітень і так далі. У цьому випадку ви отримуєте контроль над сигналом, у середньому за два місяці поспіль і одночасно зменшуючи шум. Тоді, якщо ви хочете спрогнозувати, що станеться в травні, ви сподіваєтеся, що зможете використовувати сигнал — тобто середнє значення того, що сталося в березні та квітні.

На малюнку показано приклад місячних результатів продажів і двомісячної ковзної середньої.

Ковзне середнє показує загальний напрямок продажів (сигнал) і не підкреслює випадкові варіації (шум).