Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, andere 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden versuchen, die Eltern stärker unterstützen und sagen, quotWell zu sein, so weit youve ein 85 und ein 73, bekommen so vielleicht sollten Sie heraus auf immer über eine (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Auch hier habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt, in dem sie die following. Opperations Verwaltung wie sollte - Kapitel 3 Welche der folgenden Beschreibungen ein Vorteil der Verwendung eines Sales Force Verbund sein würde, eine Nachfrageprognose A. zu entwickeln Die Vertriebsmitarbeiter sind am wenigsten von sich ändernden Kundenbedürfnissen betroffen. B. Der Außendienst kann leicht zwischen Kundenwünschen und wahrscheinlichen Handlungen unterscheiden. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. D. Verkäufer sind am wenigsten durch die jüngsten Ereignisse beeinflusst werden. E. Verkäufer sind am wenigsten wahrscheinlich, durch Verkäufe Quoten voreingenommen. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. Die Mitglieder des Außendienstes sollten die engsten Verbindungen zu ihren Kunden sein. Welche Formulierung beschreibt am engsten die Delphi-Technik A. assoziative Prognose B. Konsumentenbefragung C. Serie von Fragebögen D. in Indien entwickelt E. historische Daten C. Fragebogenreihe Die Fragebögen sind ein Weg, einen Konsens unter verschiedenen Perspektiven zu fördern. Welches ist kein Merkmal der einfachen gleitenden Durchschnitte angewendet A. Reihendaten glättet zufällige Schwankungen in den Daten B. Gewichte jeder historischen Wert gleich C. hinkt Änderungen der Daten D. erfordert nur letzten Perioden prognostizierten und tatsächlichen Daten E. glättet reale Variationen in den Daten D. erfordert nur letzte Perioden Prognose und Ist-Daten Einfache gleitende Durchschnitte können mehrere Perioden von Daten erfordern. In der trendbereinigten exponentiellen Glättung besteht die trendbereinigte Prognose aus: A. einer exponentiell geglätteten Prognose und einem geglätteten Trendfaktor. B. eine exponentiell geglättete Prognose und ein geschätzter Trendwert. C. die alte Prognose bereinigt um einen Trendfaktor. D. die alte Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. E. ein gleitender Durchschnitt und ein Trendfaktor. A. eine exponentiell geglättete Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. Sowohl die Zufallsvariation als auch der Trend werden in TAF-Modellen geglättet. In dem additiven Modell für Saisonalität wird die Saisonalität als eine Anpassung an den Durchschnitt in dem multiplikativen Modell ausgedrückt, die Saisonalität wird als eine Anpassung an den Durchschnitt ausgedrückt. A. Mengenanteil B. Anteilsmenge C. Mengenmenge D. Prozentanteil E. qualitativ quantitativ A. Mengenanteil Das Additivmodell fügt lediglich eine saisonale Anpassung der entsalzten Prognose hinzu. Das multiplikative Modell passt die entsalzte Prognose durch Multiplikation mit einer Jahreszeit relativ oder Index an. Prognosetechniken nehmen im Allgemeinen an: A. das Fehlen von Zufälligkeit. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. C. eine lineare Beziehung zwischen Zeit und Nachfrage. D. Genauigkeit, die im Laufe der Zeit die Prognose erhöht. E. Genauigkeit, die besser ist, wenn einzelne Elemente, anstatt Gruppen von Elementen betrachtet werden. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. Prognosetechniken gehen im Allgemeinen davon aus, dass das gleiche zugrundeliegende kausale System, das in der Vergangenheit bestand, auch in Zukunft bestehen bleibt. Ein Managementansatz zur Prognose, der die Nachfrage aktiv beeinflussen will, ist: A. reaktiv. B. proaktiv. C. einflussreich. D. langwierig. E. rückwirkend. Einfache Reaktion auf die Nachfrage ist ein reaktiver Ansatz. Sie müssen Javascript aktiviert, um diese Website zu sehen. Bitte ändern Sie Ihre Browsereinstellungen, um Javascript zu aktivieren und diese Seite neu zu laden. KEY SCHEMA Demand Management Dependent Demand Management Defined Unabhängige Nachfrage definierte Arten von Prognosezeitreihenanalyse DefinedQualitative Techniken in der Prognose Grass Roots Marktforschungspanel Consensus historische Analogie Delphi-Methode Time Series Analysis Simple Moving Average gewichteten Moving Average exponentielle Glättung exponentielle Glättung Constant Alpha definiertes Glätten (945 ) definiert Glättungskonstante Delta (948) definiert Prognosefehler Fehlerquellen Messung der Fehler absolute Abweichung (MAD) definiert Tracking-Signal definiert lineare Regressionsanalyse Lineare Regression Mittlere definierte Zerlegung eines Zeit SeriesCausal Beziehung Forecasting Gelegenheits Beziehung definiert Multiple Regression AnalysisFocus Prognosemethodik Prognose von Fokus Prognose Fokus Forecasting Definierte Web-Based Prognose: Collaborative Planning, Forecasting und Replenishment (CPFR) CPFR DefinedForecasts sind von entscheidender Bedeutung für jedes Unternehmen Organisation und für jede bedeutende Managemententscheidung. Während eine Prognose aufgrund der Dynamik des externen Geschäftsumfelds nie perfekt ist, ist sie für alle Ebenen der funktionalen Planung, der strategischen Planung und der Haushaltsplanung von Vorteil. Entscheidungsträger nutzen Prognosen, um viele wichtige Entscheidungen in Bezug auf die zukünftige Ausrichtung der Organisation zu treffen. Vorhersagetechniken und - modelle können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein, und ihr Ausmaß an Raffinesse hängt von der Art der Informationen und den Auswirkungen der Entscheidung ab. Das Prognosemodell sollte ein Unternehmen, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich annehmen: Prognosezeithorizont, Datenverfügbarkeit, Genauigkeit erforderlich, die Größe des Prognose Budget, und die Verfügbarkeit von qualifiziertem Personal. Demand Management besteht, um alle Nachfragequellen zu koordinieren und zu kontrollieren, damit das produktive System effizient genutzt werden kann und das Produkt termingerecht geliefert wird. Die Nachfrage kann entweder abhängig von der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen oder unabhängig sein, weil sie nicht direkt von der anderer Produkte abgeleitet werden kann. Die Prognose kann in vier Grundtypen eingeteilt werden: qualitative, Zeitreihenanalyse, Kausalbeziehungen und Simulation. Qualitative Techniken in der Prognose können Graswurzeln Prognose, Marktforschung, Panel Konsens, historische Analogie und die Delphi-Methode. Zeitreihen-Prognosemodelle versuchen, die Zukunft auf der Grundlage vergangener Daten vorherzusagen. Eine einfache gleitende Durchschnittsprognose wird verwendet, wenn die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung ohne saisonale Schwankungen konstant ist. Eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose variiert die Gewichte bei einem bestimmten Faktor und ist somit in der Lage, die Effekte zwischen aktuellen und vergangenen Daten zu variieren. Die exponentielle Glättung verbessert die einfachen und die gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosen, da die exponentielle Glättung die neueren Datenpunkte als wichtiger betrachtet. Zur Korrektur eines Aufwärts - oder Abwärtstrends werden Daten, die über Zeitperioden bis zu Glättungskonstanten gesammelt werden, verwendet. Alpha ist die Glättungskonstante, während Delta die Auswirkungen des Fehlers, der zwischen der tatsächlichen und der Prognose auftritt, reduziert. Prognosefehler sind der Unterschied zwischen dem Prognosewert und dem, was tatsächlich eingetreten ist. Alle Prognosen enthalten zwar einen gewissen Fehler, es ist jedoch wichtig, zwischen Fehlerquellen und Fehlermessung zu unterscheiden. Fehlerquellen sind zufällige Fehler und Bias. Es gibt verschiedene Messungen, um den Grad des Fehlers in einer Prognose zu beschreiben. Bias-Fehler treten auf, wenn ein Fehler gemacht wird, d. h. nicht die korrekte Variable enthält oder die saisonale Nachfrage verschiebt. Während zufällige Fehler nicht erkannt werden, treten sie normalerweise auf. Ein Verfolgungssignal zeigt an, ob das Prognosemittel mit irgendwelchen Bewegungsänderungen der Nachfrage Schritt hält. Der MAD oder die mittlere absolute Abweichung ist auch ein einfaches und nützliches Werkzeug, um Tracking-Signale zu erhalten. Ein ausgereifteres Prognosewerkzeug, um die funktionale Beziehung zwischen zwei oder mehr korrelierten Variablen zu definieren, ist die lineare Regression. Dies kann verwendet werden, um eine Variable mit dem Wert für eine andere vorauszusagen. Es ist nützlich für kürzere Zeiträume, da es eine lineare Beziehung zwischen Variablen annimmt. Kausale Beziehung Prognose versucht, das Auftreten eines Ereignisses basierend auf dem Auftreten eines anderen Ereignisses zu bestimmen. Focus Prognose versucht mehrere Regeln, die logisch und leicht zu verstehen, um Vergangenheit Daten in die Zukunft scheinen. Heute sind viele Computer-Prognose-Programme verfügbar, um leicht zu prognostizieren Variablen. Wenn langfristige Entscheidungen auf der Grundlage zukünftiger Prognosen getroffen werden, sollte man sorgfältig darauf achten, die Prognose zu entwickeln. Ebenso sollten mehrere Ansätze zur Prognose eingesetzt werden.
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